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CVPR
SUGAR: 为机器人预训练 3D 视觉表征
通过名称为 SUGAR 的新型 3D 预训练框架，可以捕捉物体的语义、几何和功能属性，解决了处理复杂 3D 场景中的遮挡和准确定位对象的亚优缺陷；SUGAR 利用可变转换模型同时处理五个预训练任务，包括语义学习的跨模态知识蒸馏、理解几何结构
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3 months ago
PACE：杂乱环境下的姿态注释
在计算机视觉中，姿势估计是一项关键任务，其目的是在图像或视频中跟踪和操作物体。然而，在姿势估计领域，存在缺乏专注于具有遮挡的杂乱场景的大规模数据集的问题。为了解决这个问题，我们引入了 PACE（杂乱环境中的姿势注释），这是一个大规模基准，旨
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6 months ago
一种基于区域的高斯牛顿实时单目多物体跟踪方法
该研究提出了一种用于实时追踪刚体三维物体 6 自由度位姿的算法，采用单目 RGB 相机，利用一种基于区域的代价函数，并通过 Gauss-Newton 优化得到高度准确和鲁棒的跟踪性能，特别是在有杂乱背景，异质对象和局部遮挡的情况下，该算法表
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6 years ago
通过物理学感知蒙特卡罗树搜索，提高混杂环境中物体的 6D 位姿估计
本研究提出了一种针对物体在杂乱场景下特别是发生遮挡或物体相互叠加时，高效搜索每个物体的六维位姿假设的方法，通过聚类减小个体候选位姿数据量，在基于物体检测和全局点云注册的技术提供的候选物体位姿中，使用基于 Monte Carlo Tree S
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7 years ago
基于深度的手部姿态估计：方法、数据和挑战
手势姿态估计方面已有巨大进展，但在处理复杂场景，特别是手与周围物体交互的情况下仍存在困难。此研究提出了一个具有挑战性的新数据集，并定义了一个一致的评估标准，同时引入了一个简单有效的最近邻基线系统，加以比较，结果表明相当一部分系统无法在训练集
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9 years ago
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