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- 05 核心动机
- 06 方法概览
- 07 实验概览
- 08 优缺点
- 09 对我的启发
物体位姿估计 · 2018 · CoRL · CCF 未收录
Deep Object Pose Estimation for Semantic Robotic Grasping of Household Objects
使用合成数据训练 RGB 关键点/向量场网络，在机器人抓取场景中实时输出多个已知 household object 的 6D 位姿。
研究方向
物体位姿估计
任务层级
Instance-level
物体设定
Seen objects
输入模态
RGB
关键依赖
camera intrinsicsCAD modelsynthetic databelief maps
完整论文元数据 作者、单位、研究方向、数据集、指标、方法标签和阅读状态 展开 收起
- 作者
- Jonathan Tremblay, Thang To, Balakumar Sundaralingam, Yu Xiang, Dieter Fox, Stan Birchfield
- 作者单位
- NVIDIA / University of Washington
- 会议 / 期刊
- 会议 · CoRL · CCF 未收录
- 研究方向
- 物体位姿估计
- 开源状态
- 已开源
- 阅读状态
- 粗读：待生成 精读：待生成
- 任务设定
- Instance-level · Seen objects
- 数据集
- YCB-Video YCB-Object
- 关键依赖
- camera intrinsicsCAD modelsynthetic databelief maps
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