NeurIPS 2023｜北京大学提出类别级6D物体位姿估计新范式，取得新SOTA

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原标题：NeurIPS 2023｜北京大学提出类别级6D物体位姿估计新范式，取得新SOTA

关键字：物体,方法,姿态,模型,类别

文章来源：机器之心

内容字数：6238字

内容摘要：机器之心专栏作者：张继耀类别级 6D 物体位姿估计是一个基础且重要的问题，在机器人、虚拟现实和增强现实等领域应用广泛。本文中，来自北京大学的研究者提出了一种类别级 6D 物体位姿估计新范式，取得了新的 SOTA 结果，论文已被机器学习领域顶会 NeurIPS 2023 接收。6D 物体位姿估计作为计算机视觉领域的一个重要任务，在机器人、虚拟现实和增强现实等领域有众多应用。尽管实例级别的物体位姿估计已经取得了显著进展，但它需要事先了解物体的特性，因此无法轻松适用于新的物体，这限制了其实际应用。为了解决这一问题，近年来，越来越多的研究工作集中在类别级别的物体位姿估计上。类别级别的位姿估计要求算法不依赖于物体的 CAD 模型，能够直接应用到与训练数据中相同类别的新物体。目前，主流的类别级别 6D 物体位姿估计方法可以分为两大类：一是直接回归的端到端方法，二是基于物体类别先验的两阶段方法。然而，这…

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