通过扩散特征聚合进行物体姿态估计

CVPRMar, 2024

通过扩散特征聚合进行物体姿态估计

Object Pose Estimation via the Aggregation of Diffusion Features

Tianfu Wang, Guosheng Hu, Hongguang Wang

TL;DR基于扩散模型的对象姿态估计方法具有较强的泛化能力，优于目前最先进的方法，并在未见过的对象上取得了 98.2% 的准确率，证明了该方法的强大通用性。

Abstract

Estimating the pose of objects from images is a crucial task of 3D scene understanding, and recent approaches have shown promising results on very large benchmarks. However, these methods experience a significant performance drop when dealing with unseen objects. We believe that it res

pose estimation diffusion models generalizability unseen objects benchmark datasets

发现论文，激发创造

DiffPose: 3D 姿态估计更可靠的方法

提出一种新颖的姿态估计框架 (DiffPose)，基于扩散模型将 3D 姿态估计描述为一个逆扩散过程，并引入了姿态特定初始化、基于高斯混合模型的前向扩散过程和上下文条件的逆扩散过程等新设计来促进扩散过程，相比现有方法在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 等广泛使用的姿态估计基准测试中显著提升。

Nov, 2022

基于扩散模型的生成式类别级物体位姿估计: GenPose

本文提出了一种基于条件生成建模的目标姿态估计方法，该模型采用基于得分的扩散模型来估计对象姿态，借助二步过程（似然度估计和均值池化）从扩散模型中抽样候选项并综合其结果，约束了不确定性。该方法在 REAL275 数据集上实现了最先进的性能，且不需要微调即可适应具有相似对称性质的新类别，且能够产生与当前最先进的基线相当的结果。

Jun, 2023

3DiffTection：具有几何感知扩散特征的三维物体检测

我们介绍了 3DiffTection，这是一种用于从单张图像中进行 3D 物体检测的最先进方法，利用了来自 3D 感知扩散模型的特征。通过两种专门的调整策略：几何和语义，我们的方法弥合了这些差距。通过我们的方法，我们获得了为 3D 检测量身定制的 3D 感知特征，以及在识别跨视角点对应方面表现出色的能力。

Nov, 2023

通过扩散辅助束调整解决姿态估计问题

该研究提出了一种基于概率扩散模型的摄像机姿态估计方法，能够在解决传统方法难以处理的问题方面有所改善，并在两个真实世界数据集上取得了很好的效果。

Jun, 2023

DiffPose：基于视频的人体姿势估计的时空扩散模型

DiffPose 是一种新颖的扩展扩散模型，将基于视频的人体姿势估计作为条件热图生成问题，并通过多组姿势估计的结合以及迭代步骤的调整来提高预测准确性，成功地在 PoseTrack2017、PoseTrack2018 和 PoseTrack21 三个基准测试上取得了新的最佳结果。

Jul, 2023

6D-Diff: 一个用于 6D 物体姿态估计的关键点扩散框架

基于扩散模型和逆扩散算法的 6D 物体姿态估计框架，在减少噪声和不确定性的基础上实现准确的 2D-3D 对应，并通过对物体特征进行条件优化，取得了较好的性能。

Dec, 2023

相机作为光线：通过光线扩散进行姿态估计

基于光线组合的相机姿势的分布式表示以及基于回归和扩散的方法，在 CO3D 数据集上展现了最新的性能，并在未见过的物体类别和野外捕捉中表现出广泛适应性。