基于 SE(3) 上分数扩散直面 6D 物体位姿估计中的歧义性

从单张 RGB 图像进行 6D 物体位姿估计时解决位姿歧义性是一个重大挑战，尤其是由于物体对称性或遮挡所致。为此，我们引入了一种应用于 $SE(3)$ 群的基于分数的扩散方法，标志着扩散模型在图像域内应用于 $SE(3)$ 的首次尝试，专为位姿估计任务定制。大量评估证明了该方法在处理位姿歧义性、缓解视角诱导歧义性方面的有效性，并展示了我们的 $SE(3)$ 代理 Stein 分数公式的鲁棒性。该公式不仅改善了去噪过程的收敛性，还提升了计算效率。因此，我们开创了 6D 物体位姿估计的一种有前景的策略。