GenFlow: 适用于新颖物体 6D 姿势细化的通用循环流
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。GenFlow 通过引导目标物体的形状信息，实现了对新物体的精确性和泛化能力的最佳结合。通过预测渲染图像与观察图像之间的光流并迭代优化 6D 姿态，通过三维形状限制和从端到端可微分系统中学习的通用几何知识，性能得到了提升。通过设计级联网络体系结构来利用多尺度相关性和从粗到细的精化，GenFlow 在既有 RGB 和 RGB-D...
GenFlow是一种通过形状信息引导目标物体的方法，提高了对新物体的精确性和泛化能力。它通过预测光流并优化6D姿态来改善性能，同时利用三维形状限制和从端到端可微分系统中学习的通用几何知识。GenFlow在RGB和RGB-D情况下在看不见的物体姿态估计基准测试中排名第一，并与现有最先进的方法相当。
