CVPRMar, 2024

实例自适应和几何感知关键点学习用于类别级 6D 物体姿态估计

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TL;DR提出了一种新颖的 Instance-Adaptive 和 Geometric-Aware Keypoint Learning 方法，用于类别级别的 6D 物体位姿估计。实验结果表明，该方法在没有类别特定形状先验知识的情况下，明显优于现有的方法。
category-level 6d object pose estimationdense correspondence-based methodsinstance-adaptive and geometric-aware keypoint learninginstance-adaptive keypoint detection modulegeometric-aware feature aggregation module
发现论文，激发创造
  • GS-Pose: 基于几何和语义一致的类别级目标姿态估计

    类别级别姿态估计是一项具有挑战性的任务，近期深度学习方法取得了很大进展，但常常受到需要大量数据集或精心调整的逼真模拟器的限制。为了解决这个冲突，我们提出利用从预训练基础模型中获取的几何和语义特征，通过将 2D 特征从基础模型投影到三维空间来对单个类别的物体模型进行匹配，并在训练好的匹配网络上处理对未见物体实例的新的单视图观测，这比先前方法需要的数据量显著减少。我们通过丰富的评估结果表明了这一点，并展示了比先前方法更好的性能。

    Nov, 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

  • GPV-Pose: 基于几何引导的点级投票的类别级物体姿态估计

    提出了一种基于几何学的、适用于具有严重类内形状变化的物体类别级别姿态估计系统 GPV-Pose，该系统通过引入自信驱动旋转表示法和几何引导的点对点投票模式来提高分类级别姿态敏感特征的学习，并利用不同的输出流来实现几何一致性项的推理，优于公共基准测试的最新竞争对手，同时在 20 FPS 的实时推理速度下几乎达到最佳表现。

    Mar, 2022

  • 基于关键点的单阶段类别级别物体姿态估计

    该研究提出了一种基于关键点的方法，通过一个 RGB 图像作为输入，对已知类别内的未知目标实例进行目录级别的物体位姿估计，采用单阶段神经网络，并在 Objectron 基准测试中表现出比现有方法更好的性能

    Sep, 2021

  • 基于条件神经过程的类别无关 6D 位姿估计

    本研究提出了一种新颖的基于元学习的方法，用于对未知对象进行六自由度姿态估计，并通过条件神经过程元学习训练将纹理和几何特征编码到隐向量空间，用于在新图像中预测对象的六自由度姿态，实验证明该算法在不同形状和外观的未见对象上具有强大的泛化能力。

    Jun, 2022

  • 级联关系和递归重建网络实现类别级 6D 物体位姿估计

    本文提出利用级联关系网络和递归重建网络进行精确的类别级别 6D 姿态估计，并通过稠密对应关系获得实例的 6D 姿态。

    Aug, 2021

  • 通过端到端几何推理发现潜在的三维关键点

    本文提出了 KeypointNet，这是一个端到端的几何推理框架，用于学习一组最优的类别特定 3D 关键点及其检测器。 通过对一张单独图片，KeypointNet 提取出用于下游任务优化的 3D 关键点，我们在 3D 姿势估计方面展示了这种框架，并提出了一个可微的目标，以寻求在两个对象视图之间恢复相对姿态的最佳关键点集。我们的模型在对象类别的不同视角和实例之间发现了几何和语义一致的关键点，重要的是，我们发现我们的端到端框架在不使用地面真值关键点注释的情况下胜过使用相同神经网络架构的完全监督基线在姿势估计任务上，在 ShapeNet 的汽车，椅子和飞机类别上可视化出发现的 3D 关键点。

    Jul, 2018

  • 带统计保证的物体位姿估计：依从关键点检测和几何不确定性传播

    本文提出了一个可证明误差界限的姿态估计器，基于两阶段目标姿态估计范例，并注入了两个基本变化，即确定性关键点检测和几何不确定性传播。进行实验展示，PURSE 覆盖了真实姿态和最坏情况下的误差边界提供了正确的不确定性量化

    Mar, 2023

  • 利用 SE（3）等变性进行自监督分类目标位姿估计

    该研究提出了一个基于自监督学习框架和 SE (3) 等变点云网络的类别级别物体位姿估计方法，可在没有真值姿态注释、CAD 模型和多视图监督的情况下，从单独的 3D 点云中进行类别级别的六自由度物体位姿估计， 并在多个基准测试上验证了该方法的有效性。

    Oct, 2021

  • 基于类别的三维物体感知的最优姿态和形状估计

    本文提出了一个主要解决物体类别感知问题的非凸优化模型，其中包括针对模型内部变异性的解决方案，将图形学和优化算法相结合，以提高汽车姿态估计等领域的精度和鲁棒性。

    Apr, 2021