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AIC MLLM: 自主交互修正多重学习模型用于鲁棒机器人操作
利用多模态大型语言模型（MLLMs）通过前期低层互动经验提示来纠正自主交互修正机器人系统中的姿态预测，实验结果表明我们的 AIC MLLM 可以通过与交互经验提示来高效纠正失效样本。
PDF17 days ago
RiEMann：无需点云分割的近实时 SE (3)- 等变机器人操作
RiEMann 是一个端到端的近实时 SE (3)- 等变机器人操作仿真学习框架，从场景点云输入中直接预测目标物体的姿态，学习任务的过程中不需要目标物体分割，具有泛化到未见 SE (3) 变换和目标物体实例、抵抗干扰物体的视觉干扰以及跟踪目
PDF3 months ago
分阶段感知全局人体动作预测
提出了一种新的三阶段机制（STAG）来预测三维环境中的全局人体运动，改进了姿态和轨迹的预测，并引入一个新的时间计数器来确定达到场景联系点和终点的时间。
PDF10 months ago
通过诱导和限制表示进行等变单视角姿态预测
从二维图像中学习关于三维世界的知识是计算机视觉中的一个基本问题，本文提出了一种学习三维表示的算法，满足几何一致性约束，并在三个姿态预测任务中取得了 SOTA 结果。
PDFa year ago
CA$^2$T-Net: 单张图片的类别无关的三维骨骼动作迁移
本研究使用神经网络方法实现单张图片到静止 3D 模型之间的运动转移，通过预测物体姿态、部件分割和相应的运动参数来复制输入图片中呈现的曲折运动，该方法适用于任意类别的物体且只用合成数据进行训练。
PDFa year ago
Ham2Pose：将手语符号动画化为姿势序列
提出一种将 HamNoSys 词汇符号转换为手语姿势动画的方法，利用 Transformer 编码器逐渐生成动作预测并使用距离测量方法评估质量，为手语和听障人士之间的翻译提供一种通用解决方案。
PDF2 years ago
ICCV单人动作预测的简单基线
本文提出了一种简单且有效的单人运动预测模型，在不使用视觉和社交信息的情况下，通过有用的训练技巧取得了很好的效果，该方法在 SoMoF 基准测试上表现非常优越，为未来研究提供了新的思路。
PDF3 years ago
基于 2D-3D 线对应的先前 LiDAR 地图中的单目相机定位
本文提出了一种基于 2D-3D 线对应的高效单目相机在先前 LiDAR 地图中的定位方法，并使用位姿预测和离群值排除来优化相机位姿和 2D-3D 对应关系的投影误差，实验结果表明该方法可以在结构化环境中高效地估计相机位姿。
PDF4 years ago
PointNet++ 抓取：从稀疏点云学习端到端的空间握取生成算法
本文提出了一种端到端的方法，用于直接预测所有抓取的姿态，类别和得分，并介绍了一种快速的基于 Ferrari Canny 度量的多目标抓取检测算法。该方法无需采样或搜索过程，使用整个稀疏点云作为输入。实验表明，该方法的成功率和完成率均优于当前
PDF4 years ago
ICCV基于身体关键点和 Seq2Seq 架构的跌倒预测
本文提出了一种基于单目视频预测人们跌倒的新方法，利用身体关键点的姿势预测模块和跌倒分类器的联合训练，通过对 191 个视频数据集的对比实验展示了预测未来跌倒的有效性。
PDF5 years ago
野外图像中的三维手部形状和姿态
利用先前计算好的人工建模和先验知识，结合深度学习的方法实现了从 RGB 图像中预测手部形状和姿态，结果显示出在标准基准测试中表现出最新颖的 3D 姿态预测效果，同时在弱监督下训练的模型也能够很好的应用于在实际环境中的 3D 形状和姿态预测。
PDF5 years ago
基于多视角一致性的形状和姿态预测学习的监督信号
该篇论文提出一种无需直接监督的学习单视角形状和姿态预测的框架，通过利用未知姿态的多视角观察信号进行训练，并在训练中在同一实例的两个视图之间强制实施几何一致性来独立预测形状和姿态，从而学习在新出现的标准框架中预测形状和相应的姿态预测器。在使用
PDF6 years ago
KEPLER: 通过学习高效的 H-CNN 回归器完成不受限制面部的关键点和姿态估计
本文介绍了一种名为 KEPLER 的基于 H-CNN Regressors 的迭代方法，用于学习无约束人脸的关键点估计和姿态预测，该方法结合了全局和局部结构特征以提高关键点检测的准确性，并在不使用 3D 信息的情况下，在 AFW 和 AFL
PDF7 years ago
面向方向提升的体素网络用于三维物体识别
该论文研究了 3D 物体识别中物体方向的重要性，提出将物体姿态预测作为一项并行任务以实现多任务分类，通过多个数据集的测试获得了最佳性能。
PDF8 years ago
Marr Revisited: 2D-3D 对齐通过表面法线预测
利用表面法线预测和外观线索从大型 CAD 库中检索 2D 静态图像中所描述的物体的 3D 模型，该模型基于预训练 Oxford VGG 卷积神经网络（CNN），实现了关于表面法线预测的 NYUv2 RGB-D 数据集的最新准确性，并在姿态和
PDF8 years ago
学习关节物体运动模型的概率框架
该研究提出了一种用于模拟动态图的概率框架，包括对边模型的参数化和非参数模型的建模，以及如何估算物体运动的结构和运动学模型以及其在机器人操作和移动操作中的应用。
PDF10 years ago