6D位姿估计论文及代码汇总，持续更新~~~_multi-view self-supervised deep learning for 6d po

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-03-28 02:41:01

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multi-view self-supervised deep learning for 6d pose estimation in the amazo

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6D位姿估计论文及代码汇总，持续更新中~~

1. Data

Deep Learning on Monocular Object Pose Detection and Tracking: A Comprehensive Overview — arxiv paper 2021.05

SAM-6D: Segment Anything Model Meets Zero-Shot 6D Object Pose Estimation — CVPR_2024 — code
Zero-Shot 6D物体姿态估计涉及到在混乱场景中检测具有6D姿态的新物体，这对模型的泛化性提出了重大挑战。最近的Segment Anything Model(SAM)展示了出色的zero-shot transfer 性能，为解决这一任务提供了一个有希望的解决方案。基于此，提出了一种新的SAM-6D框架，通过实例分割和姿态估计两步来实现该任务。给定目标对象，SAM-6D使用两个专用子网络，即实例分割模型(ISM)和姿态估计模型(PEM)，在杂乱的RGB-D图像上执行这些步骤。ISM以SAM为高级起点，生成所有可能的 object proposals，并通过精心制作 object 在 semantics、appearance和geometry方面的匹配分数，选择性地保留有效的 object proposals。PEM将姿态估计视为 partial-to-partial 的点匹配问题，执行两阶段的点匹配过程，采用新颖的 background tokens 设计来构建密集的3D-3D对应，最终产生姿态估计。SAM-6D 在7个BOP基准的核心数据集上，在新目标的实例分割和姿态估计方面都优于现有方法。
FAR：Flexible, Accurate and Robust 6DoF Relative Camera Pose Estimation — CVPR_2024 — code
MRC-Net：6-DoF Pose Estimation with MultiScale Residual Correlation — CVPR_2024

Arxiv

PAM:Point-wise Attention Module for 6D Object Pose Estimation — arxiv paper
PERCH 2.0 : Fast and Accurate GPU-based Perception via Search for Object Pose Estimation — arxiv paper
EfficientPose: An efficient, accurate and scalable end-to-end 6D multi object pose estimation approach — arxiv paper 2020.11 — code
Vote from the Center: 6 DoF Pose Estimation in RGB-D Images by Radial Keypoint Voting — arxiv paper 2021.04
Single-stage Keypoint-based Category-level Object Pose Estimation from an RGB Image — arxiv paper 2020

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