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F2G-Pose：实时RGB-D物体姿态估计框架发布
研究人员推出F2G-Pose，一个专为从RGB-D图像进行实时、类别级物体姿态估计而设计的新型框架。该系统绕过了对特定实例CAD模型或参考视图的需求，解决了此类任务中固有的歧义。F2G-Pose通过提升视觉基础特征、使用DGCNN编码局部几何以及通过混合专家Transformer整合物体结构，在单次前馈过程中实现了最先进的准确性和效率。
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Every9D-21M 数据集发布，用于9D物体姿态估计
研究人员推出了 Every9D-21M，一个旨在应对从单张图像估计日常物体9D姿态挑战的新数据集。该数据集显著超越了之前的基准，包含来自109,000个以物体为中心的视频的2180万张真实世界图像，涵盖700个物体类别。Every9D-21M 的创建涉及利用多视图几何来重建点云，并将实例对齐到共享的规范坐标系中，手动标注通过跨实例对齐传播并从多个视角进行验证。该数据集旨在作为9D姿态基础模型的基准，并已在 ImageNet3D 和 P…