Feb, 2021

PFRL: 无需姿态信息的强化学习在 6D 姿态估计中的应用

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TL;DR通过强化学习，使用 2D 图像注释作为微弱监督的 6D 姿态信息，我们构建了一个无需真实世界 6D 标签的 6D 姿态微调模型，从而实现了优化姿态模型的有效方法。
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发现论文，激发创造
  • Deep-6DPose：从单个 RGB 图像中恢复 6D 物体姿态

    本文介绍了一种名为 Deep-6DPose 的端到端深度学习框架，可以从单个 RGB 图像中同时检测、分割并恢复目标实例的 6D 姿态。实验表明，Deep-6DPose 比目前基于 RGB 的多阶段姿态估计方法更快，并且在标准的姿态基准数据集上显示出与现有方法相当的好的效果。

    Feb, 2018

  • 利用 RGB 图像进行少样本泛化学习，估计 6DoF 位姿

    本研究提出一种名为 Cas6D 的级联框架，该框架对六自由度物体姿态进行少样本学习的估计，使用自监督预训练 ViT 积累鲁棒特征、用特征金字塔进一步精炼姿态和借助离散化姿态搜索范围和渐进式缩小姿态搜索范围的特性克服了 6DoF 姿态估计中的一些常见失败模式。该研究表明，相较于 OnePose ++ 和 Gen6D，在 32-shot 设定下，Cas6D 在 LINEMOD 和 GenMOP 数据集上的定位精度分别提高了 9.2％和 3.8％（Proj-5）。

    Jun, 2023

  • 单幅 RGB 帧的基于语义关键点的姿态估算

    该论文提出了一种从单个 RGB 图像中估计物体连续 6-DoF 姿态的方法，该方法结合了经卷积网络预测的语义关键点和可变形的形状模型，同时采用了半自动数据生成技术来训练可学习组件，在实验中该方法达到了与现有技术相当的结果。

    Apr, 2022

  • 自监督 6D 物体姿态估计中的伪流一致性

    无需辅助信息，我们提出了一种使用纯 RGB 图像进行训练的 6D 物体姿态估计方法，通过利用来自多个不同视角的合成至实图像对中的几何约束（以像素级流一致性的形式表示）进行精化策略，从合成图像中获得初始姿态估计，并使用动态生成的伪标签。在三个具有挑战性的数据集上进行评估，结果表明我们的方法明显优于最先进的自监督方法，无需 2D 注释或额外的深度图像。

    Aug, 2023

  • 基于分割的 6D 物体姿态估计

    本文提出一种基于分割的 6D 姿态估计框架，使用关键点检测获取局部姿态预测，并根据置信度预测将这些姿态候选融合成可靠的 3D-to-2D 对应关系，从而在多个低纹理物体相互遮挡的情况下获得最优姿态估计，其采用简单且高效的架构实现实时性能。

    Dec, 2018

  • 基于深度模型的 RGB 图像中的 6D 姿态细化

    本研究提出了一种基于深度神经网络的视觉损失函数，通过对凸形物体外轮廓的对齐来驱动位姿更新进行模型为 6D 姿态精修的处理，方法无需确定外观模型、免除了手动图像分割、同时能够处理遮挡问题和几何不对称性与视觉模糊问题，并且能够在没有深度数据的情况下准确地估算物体位姿。

    Oct, 2018

  • Self6D: 自监督单目 6D 物体姿态估计

    使用无监督学习的方法进行单眼 RGB 数据下的 6D 物体位姿估计，作者训练了一个神经网络模型，通过真实 RGB-D 数据的自监督模式来提高模型的性能表现，并证明了该方法能够显著地优化模型的性能，超过了其他使用合成数据或领域适应技术的方法。

    Apr, 2020

  • Gen6D: 从 RGB 图像中实现通用的无模型 6-DoF 物体姿态估计

    本文介绍了一种通用的无模型 6 自由度物体姿势估计模型 ——Gen6D。该模型不需要高质量物体模型，不需要深度图或物体遮蔽物，在任何环境下只需要物体的几张照片便可以准确预测物体的姿态。在实验中，Gen6D 在两个无模型数据集上达到了最新成果，以及在 LINEMOD 数据集上与特定实例的姿势估计相比展现出一定的竞争力。

    Apr, 2022

  • 基于语义关键点的六自由度物体位姿估计

    本文提出了一种新的方法，使用卷积网络 (ConvNet) 预测语义关键点结合可变形形状模型，从单张 RGB 图像中估计物体的连续六自由度 (6-DoF) 姿态 (三维平移和旋转)，可以应用于基于实例和类别的姿态恢复，且无论是纹理还是无纹理对象均可。实验结果表明，该方法可在杂乱背景下准确地恢复实例和类别物体的 6-DoF 姿态，并在大规模 PASCAL3D+ 数据集上显示出最先进的精度。

    Mar, 2017

  • 通过学习 RGB-D 特征实现鲁棒的 6D 物体姿态估计

    本文提出了一种离散连续的旋转回归公式来解决对称物体旋转不确定性问题，并通过点聚集向量来检测物体位置，并在 LINEMOD 和 YCB-Video 基准测试中得到比现有方法更好的表现。

    Feb, 2020