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CLIPose: 预训练视觉语言知识下的类别级物体姿态估计
通过利用不同模态的丰富语义知识，以及多模态对齐和增强的方式，CLIPose 提出了一种新颖的 6D 姿态框架，以更好地实现对目标类别信息的学习和姿态估计，并在两个主流基准数据集上取得了最先进的性能。
PDF4 months ago
弱监督点云变换器用于 3D 目标检测
本文提出了一种用于 3D 物体检测的弱监督点云变换器框架，旨在降低对训练所需监督的数量，以减少对 3D 数据集进行注释的高成本，通过使用投票网络选择高质量的预设锚点，将信息提炼到学生网络和教师网络。
PDF10 months ago
ICCV基于卷积神经网络的楔形文字标志检测，使用带灯光增强的标注三维渲染和映射照片
通过数字化古代近东研究（DANES）社区的挑战，我们开发了用于处理楔形文字的数字工具，这是一种镌刻在泥板上的三维文字，使用了三千多年和至少八种主要语言。我们创建和使用了 HeiCuBeDa 和 MaiCuBeDa 数据集，包含约 500 个
PDF10 months ago
使用混合多模态视觉 Transformer-CNN 模型增强细粒度 3D 物体识别能力
提出了一种混合多模态视觉转换器和卷积神经网络方法以改善精细分类识别，通过生成两个合成数据集来解决 FGVC 3D 数据集不足的问题，并成功将其与机器人框架集成，展示其在模拟和实际机器人场景中作为细粒度感知工具的潜力。
PDF2 years ago
3D 网格形状和姿态的无监督分离
本文提出了一种简单但有效的无监督学习方法，结合自一致性和交叉一致性约束，并将尽可能刚性形变集成到训练循环中，以学习体态模型中的形状和姿态空间，并演示了学习表示的实用性，包括姿势转移和形状检索，实验证明了该方法的通用性。
PDF4 years ago