OmniPose6D：面向动态场景中的短期物体姿态跟踪
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在动态环境中使用单目RGB输入进行短期物体姿态跟踪的挑战，提出了一个模拟真实场景多样性的合成数据集OmniPose6D，并建立了一个基准框架以全面比较姿态跟踪算法。我们提出了一种不确定性感知的关键点优化网络，通过概率建模来提升姿态估计的精度，实验表明我们的方法在真实数据集上的表现优于现有基线，极大地提高了在动态场景中跟踪的精度。
本研究提出了OmniPose6D数据集和基准框架，用于解决动态环境中单目RGB输入的物体姿态跟踪问题。通过不确定性感知的关键点优化网络和概率建模，提高了姿态估计的精度。实验结果表明，该方法在真实数据集上的表现优于现有方法，提升了动态场景中的跟踪精度。
