https://zubair-irshad.github.io/projects/ShAPO.html
우리의 방법은 단일 RGB-D 관찰에서 전체론적 객체 중심 3D 이해의 복잡한 작업을 연구합니다. 위치나 방향의 문제에서 기존 방법은 오클루전이 있는 복잡한 다중 객체 시나리오에서 3D 형상 및 6D 포즈 추정 모두에서 성능이 저하됩니다. 공동 다중 객체 감지, 3D 텍스처 재구성, 6D 객체 포즈 및 크기 추정을 위한 방법인 ShAPO를 제시합니다.
우리의 방법은 6D 포즈 추정을 위한 mAP의 절대적 8% 개선으로 NOCS 데이터 세트의 모든 기준선을 크게 능가합니다.
