基于渐进类内差异消除策略的类别级物体位姿估计方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
基于渐进类内差异消除策略的类别级物体位姿估计方法
申请号:
CN202510087150
申请日期:
2025-01-20
公开号:
CN120088323A
公开日期:
2025-06-03
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及物体位姿估计技术领域,特别涉及一种基于渐进类内差异消除策略的类别级物体位姿估计方法,包括:获取目标图像的骨干网络特征,并根据骨干网络特征估计逐实例坐标图;获取逐实例坐标图的鲁棒特征,并根据鲁棒特征消除骨干网络特征中的类内差异,以预测类内无差异共识坐标图;根据目标图像的二维信息和类内无差异共识坐标图预测目标图像的类别级旋转和平移位姿。由此,解决了已有类别级物体位姿估计方法仅依赖于逐物体实例坐标图,容易造成冗余实例信息干扰等问题。
技术关键词
物体位姿估计方法
网络特征
形状先验
位姿估计装置
鲁棒特征
坐标
物体位姿估计技术
策略
深度神经网络
图像
标签
处理器
可读存储介质
解码
网格
模块
存储器
电子设备
程序