[B! sim-to-real][6D] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

sim-to-realと6Dに関するarxiv_readerのブックマーク (9)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.09269v1
arxiv_reader 2023/11/17
benchmark

synthesis

domain

pose estimation

6D

arXiv

sim-to-real

arXiv reaDer

dataset

semantic segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.05662v1
arxiv_reader 2023/09/12
dataset

pose estimation

representation

metric

arXiv reaDer

synthesis

arXiv

sim-to-real

GAN

6D
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.03744v3
arxiv_reader 2023/09/08
generative

tracking

arXiv reaDer

pose estimation

computer vision

6D

arXiv

embedding

3D

sim-to-real
リンク
ロバストな確率的逆グラフィックスのための 3D ニューラル埋め込みの可能性
arxiv_reader 2023/03/28
3D シーンを認識して理解する能力は、コンピュータービジョンやロボット工学の多くのアプリケーションにとって非常に重要です。インバースグラフィックスは、2D 画像から 3D シーン構造を推測すること

tracking

3D

pose estimation

sim-to-real

embedding

computer vision

arXiv

generative

6D

arXiv reaDer
リンク
逆グラフィックスにおけるロバストな Sim-to-Real 転送のための 3D ニューラル埋め込みの可能性
arxiv_reader 2023/02/09
インバースグラフィックスによる 3D シーンの認識における中心的な課題は、3D グラフィックスと現実世界のデータとの間のギャップを確実にモデル化することです。このギャップに対処するために、RGB-D

3D

generative

RGB-D

tracking

pose estimation

arXiv

sim-to-real

embedding

6D

arXiv reaDer
リンク
写真のようにリアルなニューラルドメインのランダム化
arxiv_reader 2022/10/25
合成データは手動監視に代わるスケーラブルな代替手段ですが、シミュレーションと実際のドメインのギャップを克服する必要があります。仮想世界と現実世界の間のこの不一致は、一見相反するように見える 2 つのア

arXiv

sim-to-real

simulation

domain

monocular

arXiv reaDer

estimation

synthesis

6D

detection
リンク
6IMPOSE: ロボットによる把持のための 6D ポーズ推定におけるリアリティギャップの橋渡し
arxiv_reader 2022/08/31
この作業では、3D スイートの Blender を活用して、ロボットピッキング用の 6D ポーズを含む合成 RGBD 画像データセットを生成することにより、データ生成パイプラインを提案します。提案さ

RGB-D

pre-training

arXiv reaDer

domain

pose estimation

3D

arXiv

6D

detection

real time
リンク
工業用金属オブジェクトのデータセット
arxiv_reader 2022/08/09
工業用金属オブジェクトの多様なデータセットを提示します。これらのオブジェクトは対称的で、テクスチャがなく、反射率が高いため、既存のデータセットでは捉えられない困難な状況につながります。私たちのデータセ

synthesis

dataset

arXiv reaDer

sim-to-real

arXiv

pose

6D

computer vision
リンク
ロボットビンピッキングのための反復自己トレーニングによるSim-to-Real6Dオブジェクトポーズ推定
arxiv_reader 2022/04/15
この論文では、費用効果の高いロボットによる把握を容易にするために、シミュレーションからリアルへの6Dオブジェクトポーズ推定のための反復セルフトレーニングフレームワークを提案します。ビンピッキングシナリ

6D

dataset

pose estimation

robot

arXiv

sim-to-real

benchmark

arXiv reaDer
リンク
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