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从单个示例学习类别级别物体表示以估计姿态
该研究提出了一种基于单个对象检查实现类别级姿态估计的方法，通过利用多视角对应关系从而为未见过的对象的姿势估计提供更精确的结果，并展示了该方法在连续学习环境下的应用。
PDFa year ago
CVPR基于柔性向量旋转表示的六维物体类别姿态估计
本文提出了一种新型的基于 3D 图卷积的流水线，用于从单目 RGB-D 图像中的分类级别 6D 姿态和尺寸估计。提出的方法利用了高效的 3D 数据增强和新型的基于向量的分解旋转表示。实验结果表明，该流水线在分类级别任务上具有最先进的性能。同
PDF2 years ago
ECCVTransGrasp：从单个标记实例转移夹持抓取姿态以估计一个物品类别的夹持抓取姿态
该研究提出了 TransGrasp，一种基于类别级别的抓取姿态估计方法，可以通过标记一个物体实例来预测一个物体类别的抓取姿态，并通过抓取姿态迁移实现抓取动作。实验表明，该方法可以实现高质量的抓取，并提供了源代码。
PDF2 years ago
CVPRCPPF: 面向野外环境的稳健类别级别 9D 姿态估计
本文提出了一种新的基于点对特征的类别级别投票方法来实现野外物体的精准、鲁棒和可推广的 9D 姿态估计，并在标准基准测试中证明了该方法与目前现有技术相当。
PDF2 years ago
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。
PDF3 years ago
CVPRFS-Net：一种快速的基于形状的网络，用于解耦旋转机制的类别级 6D 物体姿态估计
本文提出了一种快速形状网络（FS-Net），用于从单眼 RGB-D 图像中实现类别级 6D 姿态和大小的估计，该网络具有高效的类别级特征提取方法和新颖的解耦式旋转机制，该方法在两个基准数据集上实验表明取得了最佳性能。
PDF3 years ago