ECCV'24 | 打破水下6D姿态估计的瓶颈！清华大学FAFA框架：如何通过无标注图像精准实现？

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点击下方 卡片 ，关注 「3D视觉工坊」 公众号 选择 星标 ，干货第一时间送达 来源：3D视觉工坊 添加小助理：cv3d001，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。 扫描下方二维码，加入「 3D视觉从入门到精通 」知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料： 近20门秘制视频课程 、 最新顶会论文 、计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！ 0.这篇文章干了啥？ 这篇文章提出了FAFA框架，旨在通过自监督学习实现水下物体姿态估计，利用未标注的真实图像进行训练。文章介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的数据增强策略，以将目标领域的风格引入合成数据，并促进网络学习领域不变的特征。此外，作者在自监督网络中使用形状约束的光流和多 ………………………………