May, 2021

PoseContrast: 基于姿态感知对比学习的野外无类别物体视角估计

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TL;DR研究利用对已知物体类别学习到的特征来估算未知类别物体的三维姿态，提出无需 CAD 模型知识的类不可知对象视角估计的对比学习方法，实验结果表明该方法在多个数据集上具有最佳表现，包括使用 CAD 模型作为输入的方法。
3d pose estimationobject viewpoint estimationcontrastive learningself-supervised featurescross-dataset analysis
发现论文，激发创造
  • 基于 3D 增强的对比知识蒸馏，用于基于图像的物体位姿估计

    该研究论文提出了一种基于图像的物体姿态估计方法，利用多模态方法学习的 3D 知识通过对比知识蒸馏框架有效地转移给单模态模型，使其在没有 3D 信息的情况下提升物体姿态估计准确率，实验证明了该方法的有效性。

    Jun, 2022

  • 通过重构对齐进行新型物体视角估计

    本文提出了一种新的物体观察视点估计方法，使用图像对齐替代传统的依赖于三维模型或大量特定类别数据的方法，并在多个数据集上进行实验验证。

    Jun, 2020

  • ContraNeRF: 通过对比学习和无监督隐式姿态嵌入的三维感知生成模型

    本文提出了一种使用对比学习和隐式姿态嵌入的 3D 感知生成对抗网络优化技术。通过重新设计鉴别器，从而消除对基准相机姿态的依赖性，使其更好地捕捉给定图像的隐式姿态嵌入，并在姿态嵌入上进行对比学习，实验结果表明在多个物体类别和不一致的基准相机姿态数据集上显著优于现有方法。

    Apr, 2023

  • MAPConNet: 自监督的网格与点对比学习三维姿势转移

    本研究提出了一种新的自我监督框架，用于三维姿势传输，并利用潜空间中的对比学习约束，实现无监督，半监督和全监督设置下的对比度学习。实验结果表明，我们的方法在受监督的 3D 姿势转移方面取得了最先进的结果，在无监督和半监督设置中取得了可比较的结果。

    Apr, 2023

  • 点云的通用类别姿态估计

    该论文介绍了一种通过使用几何特征来估计点云的位姿而无需分类信息的方法，该方法可以成功地在 CAMERA25 数据集和 ModelNet40 数据集上实现无分类信息实例的位姿标注。

    Mar, 2024

  • 通用相对物体姿态估计的三维感知假设与验证

    通过单个参考视图与查询图像之间的相对物体姿态估计，我们提出了一种基于假设和验证框架的新方法，并引入了一种 3D 感知验证，以衡量可靠性，证明了我们方法在相对姿态估计和处理未见过的物体时的鲁棒性。

    Oct, 2023

  • 客观感知对比学习用于无偏场景表征

    我们提出了一种新颖的针对物体感知的对比自我监督学习框架，通过首先局部化自我监督学习中的对象，然后通过考虑推断出的对象位置的适当数据增强来去偏置场景相关性，进而提高表示学习框架的有效性。

    Jul, 2021

  • 野外物体少样本检测与视角估计

    本文提出了基于类代表特征和几何相似性的少样本物体检测和视角估计方法，取得了 PASCAL，COCO，Pascal3D+，ObjectNet3D 和 Pix3D 数据集中的最优结果。

    Jul, 2020

  • 学习无姿态注释的类别级物体姿态估计器

    提出了一种不需要姿态标注的类别级三维物体姿态估计方法，通过使用扩散模型生成一组具有姿态差异的图像，并利用图像编码器和新颖的学习策略解决噪声和伪影问题，实现了从单次拍摄中对类别级物体姿态的估计，并在少样本类别级物体姿态估计基准上显著优于其他先进方法。

    Apr, 2024

  • 利用特征渲染进行 6D 物体姿态估计的 NeRF-Feat

    从弱标记数据中学习姿态估计的方法，通过使用 NeRF 隐式学习物体形状，结合 CNN 使用对比损失学习视图不变特征，从而估计姿态。

    Jun, 2024