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S3O：从单目视频重建关节物体的动态形状和骨骼的双相法
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种自我监督的交互感知方法SM$^3$，用于重建现实世界物体的可移动关节结构。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。作者还引入了MMArt数据集评估该方法的性能，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验证。
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关键要点
- 重建现实世界物体及其可移动关节结构是机器人领域的核心技术。
- 提出了一种自我监督的交互感知方法SM$^3$，利用多视角RGB图像进行建模。
- SM$^3$能够识别可移动组件并推断旋转关节参数，无需注释。
- 通过构建3D几何和纹理，实现可移动组件和关节参数的综合优化。
- 引入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验证。
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