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FS6D:用于新物体的少样本 6D 位姿估计【CVPR2022】【3D】
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作者已在ReadPaper上回答好了论文十问,前往阅读有助于加深对论文的理解,有任何疑惑也欢迎前往ReadPaper提问区提问。 FS6D: Few-Shot 6D Pose Estimation of Novel Objects 论文阅读和十问地址: https://readpaper.com/paper/4606804751538987009?channel=bili_kscvpr2022 本文提出一个少样本开集 6D 位姿估计问题:对于没见过的新物品,已训练的网络模型只需依据几张 RGBD 图像就能在新测试场景中估算出该物品的 6D 位姿,而无需依赖物品的高精度 CAD 模型以及额外的训练。为了提高模型的泛化性,我们提出一个具有丰富纹理和形态多样性的大型仿真数据集用于网络预训练。同时,我们讨论求解该问题的可行算法并提出一个稠密原型匹配网络用于 6D 位姿估计。在公开数据集上,我们的方法大幅领先于其他可行算法。
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还有几个小时就是WSDM2025投稿deadline,祝大家投稿顺利