Any6D：新物体的无模型 6D 位姿估计
计算机视觉与模式识别
2025-03-26 v2 人工智能
机器人学
摘要
我们引入了 Any6D，这是一个用于 6D 物体位姿估计的无模型框架，仅需单张 RGB-D 锚定图像即可估计新场景中未知物体的 6D 位姿和尺寸。与依赖纹理 3D 模型或多视角的现有方法不同，Any6D 利用联合物体对齐过程来增强 2D-3D 对齐和度量尺度估计，从而提高位姿准确率。我们的方法集成了渲染与比较策略，以生成和细化位姿假设，在存在遮挡、非重叠视角、多样光照条件和跨环境大差异的场景中实现了鲁棒的性能。我们在五个具有挑战性的数据集上评估了我们的方法：REAL275、Toyota-Light、HO3D、YCBINEOAT 和 LM-O，证明了其在显著优于 SOTA 新物体位姿估计方法方面的有效性。项目页面：https://taeyeop.com/any6d
引用
@article{arxiv.2503.18673,
title = {Any6D: Model-free 6D Pose Estimation of Novel Objects},
author = {Taeyeop Lee and Bowen Wen and Minjun Kang and Gyuree Kang and In So Kweon and Kuk-Jin Yoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18673},
year = {2025}
}
备注
CVPR 2025, Project Page: https://taeyeop.com/any6d