高效且通用的旋转估计方法：基于Transformer的Eff-GRot
计算机视觉与模式识别
2025-12-23 v1 机器学习
摘要
我们提出Eff-GRot方法，用于从RGB图像中进行高效且通用的旋转估计。给定查询图像和一组已知姿态的参考图像，本方法在单次前向传播中直接预测物体的旋转，无需针对特定物体或类别进行训练。在本框架核心是一个执行潜在空间中比较的Transformer，联合处理来自多个参考点的旋转感知表示以及查询图像。该设计在准确性和计算效率之间实现了良好平衡，同时保持简单、可扩展且完全端到端。实验结果表明，Eff-GRot为更高效的旋转估计提供了有前景的方向，尤其在延迟敏感的应用中。
关键词
引用
@article{arxiv.2512.18784,
title = {Eff-GRot: Efficient and Generalizable Rotation Estimation with Transformers},
author = {Fanis Mathioulakis and Gorjan Radevski and Tinne Tuytelaars},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.18784},
year = {2025}
}