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慕尼黑工业最新SABER:在复杂遮挡下实现卓越隐式物体姿态估计!

3DCV  · 公众号  ·  · 2024-10-05 00:00

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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:cv3d008,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? 这篇文章提出了一种新颖的方法SABER,用于在隐式空间中进行姿态估计。该方法通过学习从图像输入中表示物体的形状,采用DeepSDF(Deep Signed Distance Function)网络来表示物体在不同方向上的形状,从而在嵌入空间中学习姿态。SABER的旋转嵌入空间的学习不受对称性的影响,使其能够处理对称 ………………………………

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