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RGB-D 物体観察からの高精度の回転推定は、SO(3) の非線形空間での学習の難しさのため、6D 物体姿勢推定では大きな課題です。この論文では、視点回転と面内回転の組み合わせとして回転を分離するこ
arxiv_reader のブックマーク 2023/08/22 11:56
VI-Net: 球面表現上の分離された回転の学習によるカテゴリレベルの 6D オブジェクトの姿勢推定の向上[arXiv][arXiv reaDer][representation][pose estimation][RGB-D][convolutional][learning][dataset][classification][6D] RGB-D 物体観察からの高精度の回転推定は、SO(3) の非線形空間での学習の難しさのため、6D 物体姿勢推定では大きな課題です。この論文では、視点回転と面内回転の組み合わせとして回転を分離するこ2023/08/22 11:56
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/08/22
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RGB-D 物体観察からの高精度の回転推定は、SO(3) の非線形空間での学習の難しさのため、6D 物体姿勢推定では大きな課題です。この論文では、視点回転と面内回転の組み合わせとして回転を分離するこ
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