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Fit-NGP：将物体模型与神经图形基元拟合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种近实时的方法，可以从单目RGBD视频序列中对未知物体进行6自由度跟踪，并同时进行神经3D重建。该方法适用于任意刚体对象，即使视觉纹理基本不存在。通过在HO3D，YCBInEOAT和BEHAVE数据集上的测试，证明本研究方法显著优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种近实时的方法，能够从单目RGBD视频序列中对未知物体进行6自由度跟踪。
- 该方法同时进行神经3D重建，适用于任意刚体对象，即使视觉纹理基本不存在。
- 方法的关键在于同时学习神经对象场和姿态图优化过程，以稳健地捕捉物体的几何和外观。
- 本方法能够处理具有大位姿变化、部分遮挡、无纹理表面和高光反射等挑战性序列。
- 通过在HO3D、YCBInEOAT和BEHAVE数据集上的测试，证明本研究方法显著优于现有方法。
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