SAM-6D

物体姿势预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 姿势预计，其需要关于目的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 姿势预计，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 姿势预计是一种更具泛化性的任务设置…