GenCOPE

GenCOPE 实现机器人物体姿态的合成到真实估计

研究人员开发了 GenCOPE，一种新颖的类别级物体姿态估计（COPE）方法，实现了机器人抓取的合成到真实（Syn2Real）泛化。该方法仅使用合成数据进行训练，克服了模拟环境和真实环境之间，尤其是在纹理外观上的显著域间隙。GenCOPE 采用 2D 和 3D 语义一致性约束来学习域不变表示，并采用端到端的姿态回归框架，通过跨模态融合进行精细估计。该模型轻量级、仅全局特征的架构在 REAL275 和 Wild6D 等基准测试以及真实机…