GarmentTracking：类别级衣物姿态跟踪
计算机视觉与模式识别
2025-04-16 v2 机器人学
摘要
衣物对人类十分重要。能够估计并跟踪衣物完整姿态的视觉系统可服务于许多下游任务与实际应用。本工作中，我们提出一套完整方案以解决类别级衣物姿态跟踪任务：(1) 一套记录系统 VR-Garment，用户可通过 VR 界面在仿真中操控虚拟衣物模型。(2) 大规模数据集 VR-Folding，包含展平、折叠等操控中复杂的衣物姿态配置。(3) 端到端在线跟踪框架 GarmentTracking，给定点云序列可预测规范空间与任务空间中的完整衣物姿态。大量实验表明，所提出的 GarmentTracking 即使衣物发生大幅非刚性形变仍取得优异性能，在速度与精度上均优于基线方法。我们希望所提方案能作为未来研究的平台。代码与数据集见 https://garment-tracking.robotflow.ai。
引用
@article{arxiv.2303.13913,
title = {GarmentTracking: Category-Level Garment Pose Tracking},
author = {Han Xue and Wenqiang Xu and Jieyi Zhang and Tutian Tang and Yutong Li and Wenxin Du and Ruolin Ye and Cewu Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13913},
year = {2025}
}
备注
CVPR 2023