一个用于6D姿态估计和跟踪的统一基础模型
0. 笔者个人体会
今天笔者将为大家分享nvidia的最新开源方案foundationpose，是一个用于 6d 姿态估计和跟踪的统一基础模型。只要给出cad模型或少量参考图像，foundationpose就可以在测试时立即应用于新物体，无需任何微调，关键是各项指标明显优于专为每个任务设计的sota方案。
下面一起来阅读一下这项工作，文末附论文和代码链接~
1. 效果展示
foundationpose实现了新物体的6d姿态估计和跟踪，支持基于模型和无模型设置。在这四个任务中的每一个上，foundationpose都优于专用任务的sota方案。(·表示仅rgb，×表示rgbd)。这里也推荐工坊推出的新课程《单目深度估计方法：算法梳理与代码实现》。
2. 具体原理是什么？
为减少大规模训练的人工工作，foundationpose利用3d模型数据库、大型语言模型和扩散模型等新技术，开发了一种新的合成数据生成pipeline。为了弥补无模型和基于模型的设置之间的差距，foundationpose利用以对象为中心的神经场来进行随后的渲染和新视图rgbd渲染。
对于姿态估计，首先在物体周围均匀地初始化全局姿态，然后通过细化网络对其进行细化。最后将改进的位姿转发给姿态选择模块，预测位姿的分数，输出得分最高的位姿。
3. 和其他sota方法对比如何？
ycb-video数据集上model-free方案的位姿估计定量结果对比。
ycb-video数据集上位姿跟踪的定量对比。这里也推荐工坊推出的新课程《单目深度估计方法：算法梳理与代码实现》。
对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者，可以阅读一下论文原文~
4. 论文信息
标题：foundationpose: unified 6d pose estimation and tracking of novel objects
作者：bowen wen, wei yang, jan kautz, stan birchfield
机构：nvidia
原文链接：https://arxiv.org/abs/2312.08344
代码链接：https://github.com/nvlabs/foundationpose
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2. 具体原理是什么？
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