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SM$^3$: 基于多视角二维图像的自监督多任务建模 对关节物体
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种自我监督的交互感知方法SM$^3$，用于重建机器人领域中的物体和估计其可移动关节结构。该方法利用多视角RGB图像建模关节物体、识别可移动组件和推断旋转关节参数。研究还引入了MMArt数据集，评估结果显示SM$^3$在各个类别和物体上优于现有基准，并在现实场景中得到了验证。
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关键要点
- 该研究提出了一种自我监督的交互感知方法SM$^3$，用于重建机器人领域中的物体和估计其可移动关节结构。
- SM$^3$利用多视角RGB图像建模关节物体、识别可移动组件和推断旋转关节参数。
- 该方法通过从2D图像中构建3D几何和纹理，实现可移动组件和关节参数的综合优化，无需注释。
- 研究引入了MMArt数据集，作为PartNet-Mobility的扩展，包含多视角和多模态的关节物体数据。
- 评估结果显示SM$^3$在各个类别和物体上优于现有基准，并在现实场景中得到了验证。
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