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ICCV
融合深度变换网络与加权向量关键点投票的鲁棒性 6D 物体姿态估计
通过提出的全新深度融合转换块 (DFTr)，结合了全局增强特征提取和语义相似性建模的算法进行一张 RGBD 图像的 6D 物体姿态估计。此外，还引入了一种新颖的加权矢量投票算法，实现了非迭代的全局优化策略，以精确定位三维关键点，并实现接近实
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a year ago
CVPR
基于 RGB-D 的自底向上的 3D 图像视觉定位方法
本文提出一种用于单视角 RGBD 图像的三维视觉定位的新方法，该方法采用从底层融合语言和视觉特征生成热图的方式来粗略定位相关区域，然后通过自适应特征学习和对象级匹配，并结合另一种视觉语言融合来最终定位被引用的对象。该方法在 ScanRefe
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3 years ago
CVPR
FFB6D：一种全流双向融合网络用于 6D 姿态估计
本文介绍了 FFB6D，一种适用于从单一 RGBD 图像中估计 6D 姿态的全流双向融合网络，利用 RGB 图像的外观信息和深度图像的几何信息进行表示学习和输出表示选择，在几个基准测试中超过了现有技术。
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3 years ago
RGBD 图像中的人体姿态三维估计用于机器人任务学习
利用 RGBD 图像估算 3D 人体姿态，通过关键点检测器和深度信息实现 3D 提升，在真实环境下通过学习演示框架指示服务机器人模仿人类教师的操作，超越了单眼调色板和深度姿态估计方法的性能。
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6 years ago
点云中的抓取姿态检测
本文提出了一种有效的机器手抓取检测方法，通过处理嘈杂的 RGBD 图像或点云来输出适合的机械臂抓取配置的估计值，实现了对新对象的抓取成功率最高可达 93%。
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7 years ago
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