FoundationPose

CVPR 2024满分论文,英伟达开源BOP排行榜6D物体姿态第一名方法

物体姿态估计对于各种应用至关重要,例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据,并且不能应用于测试时未见过的新物体;而类别级方法消除了这些假设(实例训练和 CAD 模型),但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。为了解决这些问题,来自英伟达的研究团队提出了一个统一的框架,称为 FoundationPose,它在基于模型和无模型设置下,使用 RGBD 图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪。如下图所示,FoundationPose 优于现有专门针对这四项任务中每一项的 SOT
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