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实时 04:58:33
English(EN) RYOPO: Bringing End-to-End Category-Level Object Pose Estimation into Real Time

RYOPO系统实现物体姿态实时估计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了RYOPO，一个新颖的、可端到端训练的系统，用于使用RGB-D数据进行类别级物体姿态估计。该系统将物体检测、分割和姿态估计整合到一个单一的查询式框架中，无需单独的阶段或显式的CAD模型。RYOPO实现了实时性能，在RTX A6000上运行速度为31.8 FPS，并在NOCS、REAL275和HouseCat6D等基准测试中取得了有竞争力的结果。 AI

影响 能够对未见过的物体进行实时、集成的物体检测和姿态估计，可能改进机器人和AR应用。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Hakjin Lee, Junghoon Seo, Jaehoon Sim ·

    RYOPO：将端到端类别级物体姿态估计带入实时

    arXiv:2610.03013v1 Announce Type: new Abstract: Category-level object pose estimation predicts the rotation, translation, and metric size of unseen instances within known categories. Many accurate RGB-D methods rely on external instance segmentation and crop-based pose estimation…

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