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编辑 | 机器之心 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 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置在物
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