新物体类别的位姿归纳
计算机视觉与模式识别
2016-08-08 v2
摘要
我们解决了从一小部分标注物体类别的种子集预测未标注物体类别的物体位姿的任务。我们提出了一种广义分类器，给定新类别的单个实例即可可靠地归纳位姿。在可获得大量新实例的情况下，我们的方法随后联合推理所有实例以改进初始估计。我们通过实验验证了算法的各个组件，并定量表明我们的方法产生可靠的位姿估计。我们还展示了在多样化类别上的定性结果，并进一步证明了我们的系统在学习新物体类别的形状模型方面的适用性。
引用
@article{arxiv.1505.00066,
title = {Pose Induction for Novel Object Categories},
author = {Shubham Tulsiani and João Carreira and Jitendra Malik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00066},
year = {2016}
}