category-level object pose estimation | BriefGPT

关键词category-level object pose estimation

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学习无姿态注释的类别级物体姿态估计器
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
PDF3 months ago
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
SecondPose: 准确计算齐次变换矩阵（SE (3)）的双流特征融合技术用于类别级别姿态估计
通过整合物体特定的几何特征和 DINOv2 的语义类别先验知识，建立了一个新的方法 SecondPose 用于类别级别物体姿态估计，实验证明该方法在解决大量类内形状变化问题方面具有显著优势。
PDF8 months ago
基于 RGB 的类别级物体姿态估计与解耦的度量尺度恢复
本文提出了一种新颖的流程，通过解耦 6D 姿态和尺寸估计，减轻了单目观察带来的尺度不精确对刚性变换的影响，并借助预训练的单目估计器获取局部几何信息，以便搜寻二维 - 三维对应关系，并利用基于类别级统计的独立分支直接恢复物体的度量尺度，最后倡
PDF9 months ago
HANDAL: 真实世界中可操作对象类别的数据集，包含姿势注释、可用性和重建
我们介绍了 HANDAL 数据集，用于类别级别的物体姿态估计和可用性预测。与以前的数据集不同，我们的数据集专注于适合机器人操纵的具有适当大小和形状的可操作物体，如钳子、器具和螺丝刀。我们的注释过程简化，只需要一台现成摄像机和半自动处理，可以
PDFa year ago
CVPRTTA-COPE：类别级物体姿态估计的测试时自适应
本研究提出了一种名为 TTA-COPE 的测试时适应方法，用于类别级别对象姿态估计，通过序列在线处理测试数据，使用自训练损失和姿态感知置信度设计姿态集合方法，无需运行时访问源域，实验结果表明该方法可以提高半监督和无监督设置下的对象姿态表现。
PDFa year ago
ECCV基于残差边框投影的类别级姿态估计 (RBP-Pose)
本文提出了一种新颖的几何引导残差边框投影网络 RBP-Pose，它在预测物体姿态和残差向量方面具有较好的性能。
PDF2 years ago
CVPRGPV-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
PDF2 years ago
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
PDF3 years ago
6D-ViT: 基于变换器的实例表示学习，用于分类级别的 6D 目标姿态估计
本文提出了 6D-ViT，这是一种基于变压器的实例表示学习网络，可用于对 RGB-D 图像进行高准确度的类别级对象姿态估计。通过使用来自 RGB 图像、点云和形状先验的复杂和强大的实例表示进行实验演示，该框架可显著提高现有方法的性能
PDF3 years ago