SAM-6D

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

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