Apr, 2024

学习无姿态注释的类别级物体姿态估计器

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TL;DR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。
3d object pose estimationdiffusion modelsimage encoderlearning strategycategory-level object pose estimation
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于扩散驱动的自监督学习用于形状重建和姿态估计

    我们引入了一种扩散驱动的自监督网络，用于多目标形状重建和分类姿态估计，并且仅利用形状先验信息，通过点卷积层和图卷积层来捕捉姿态特征和形状信息，通过预训练和精炼的自监督训练范式训练我们的网络。实验证明，我们的方法明显优于最先进的自监督分类级别基准，并且甚至超过一些全监督实例级别和分类级别方法。

    Mar, 2024

  • 基于合成数据的鲁棒性类别层次 3D 姿态估计

    本篇论文提出 SyntheticP3D 数据集和 CC3D 方法，结合这两种方法可以实现在只用 10% 的真实数据的情况下，与当前最先进的模型在物体位姿估计方面取得了可与之媲美结果，在采用 50% 的真实数据时还超越了 SOTA 模型 10.4%。

    May, 2023

  • 基于 3D 模型的零样本姿态估计流水线

    本文介绍一个新的零样本视角估计管道，主要基于 3D 模型的零样本实例分割和零样本姿态估计。实验结果表明，该方法在速度和计算成本方面优于当前零样本状态的最佳方法。

    May, 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

  • Zero123-6D：RGB 类别级别 6D 姿态估计的零样本新视角合成

    通过将 Diffusion 模型与特征提取技术相结合，本文提出了 Zero123-6D 方法，并在 CO3D 数据集上进行了实验，展示了在类别级别上通过扩展稀疏的纯 RGB 参考视图来提高零侧位姿估计性能、减少数据需求以及消除对深度信息的需求。

    Mar, 2024

  • 无源、仅图像的无监督领域适应用于类别水平的物体姿态估计

    3DUDA 是一种适应无关 3D 或深度数据的干扰严重的目标领域的方法，通过对物体的不变子组件进行策略性利用，迭代更新本地鲁棒的网格顶点特征并改进姿态估计准确度，以解决领域转移挑战。

    Jan, 2024

  • 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

  • 新物体类别的姿态感知

    本文提出了一种通用的分类器，可以在只有一个标注实例的情况下可靠地诱导出未注释的对象类别的姿态；如果有大量新实例的情况下，我们的方法可以同时对所有实例进行推理，从而改进初始估计，并在各种类别上展示算法的实证验证结果和形状模型的应用性。

    May, 2015