SA6D：自适应少样本 6D 姿态估计器用于新颖且遮挡物体
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用自适应分割模块并仅使用少量混乱的参考图像，我们提出了一种少样本姿态估计（FSPE）方法 SA6D，它能够对新的目标对象进行准确预测并构建目标对象的点云模型。与现有方法不同，SA6D 不需要以物体为中心的参考图像或任何其他物体信息，使其成为一个更具通用性和可伸缩性的解决方案，并在真实世界的台面物体数据集上进行了评估，证明了在带有遮挡的混乱环境中，SA6D 优于现有的 FSPE...
本文提出了一种少样本姿态估计（FSPE）方法SA6D，通过使用自适应分割模块和少量混乱的参考图像，能够准确预测新的目标对象并构建其点云模型。SA6D不需要以物体为中心的参考图像或其他物体信息，具有更高的通用性和可伸缩性。在真实世界的台面物体数据集上评估，证明SA6D在带有遮挡的混乱环境中优于现有的FSPE方法，并且所需的参考图像较少。
