零样本 6D 物体姿态估计框架
CVPR 2024 | 零样本6D物体姿态估计框架SAM-6D,向具身智能更进一步
物体姿态估计在许多现实世界应用中起到至关重要的作用,例如具身智能、机器人灵巧操作和增强现实等。在这一领域中,最先受到关注的任务是实例级别 6D 姿态估计,其需要关于目标物体的带标注数据进行模型训练,使深度模型具有物体特定性,无法迁移应用到新物体上。后来研究热点逐步转向类别级别 6D 姿态估计,用于处理未见过的物体,但要求该物体属于已知的感兴趣类别。而零样本 6D 姿态估计是一种更具泛化性的任务设置,给定任意物体的 CAD 模型,旨在场景中检测出该目标物体,并估计其 6D 姿态。尽管其具有重要意义,这种零样本的任务设
3/25/2024 11:14:00 AM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
Meta
用户
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
智能体
马斯克
AI新词
AI创作
Anthropic
英伟达
论文
训练
代码
算法
LLM
Stable Diffusion
芯片
腾讯
苹果
蛋白质
Claude
开发者
AI for Science
Agent
生成式
神经网络
机器学习
3D
xAI
研究
人形机器人
生成
AI视频
百度
计算
工具
Sora
GPU
大语言模型
华为
RAG
AI设计
字节跳动
具身智能
搜索
大型语言模型
场景
深度学习
AGI
视频生成
预测
视觉
伟达
架构
Transformer
神器推荐
DeepMind
亚马逊
特斯拉
编程
AI模型