Core Concepts
SAM-6D bietet eine Lösung für Zero-Shot 6D-Objektpositionsschätzung durch Segmentierung und Pose-Schätzung.
Abstract
SAM-6D ist ein neuartiges Framework für Zero-Shot 6D-Objektpositionsschätzung, das auf SAM basiert. Es besteht aus einer Instanzsegmentierungsmodell (ISM) und einem Pose-Schätzungsmodell (PEM). ISM segmentiert potenzielle Objektvorschläge und bewertet sie anhand von Semantik, Erscheinungsbild und Geometrie. PEM löst das Problem der teilweisen Punktübereinstimmung in zwei Schritten: Grobe Punktübereinstimmung und Feine Punktübereinstimmung. SAM-6D übertrifft bestehende Methoden auf sieben Kern-Datensätzen des BOP-Benchmarks.
Abstract
Zero-shot 6D-Objektpositionsschätzung ist eine Herausforderung.
SAM-6D bietet eine vielversprechende Lösung.
Einführung
Objektpositionsschätzung ist in vielen Anwendungen wichtig.
Zero-shot 6D-Objektpositionsschätzung ist schwierig.
Methodik von SAM-6D
ISM segmentiert Objektvorschläge.
PEM schätzt die Objektposition.
Experimente
SAM-6D übertrifft bestehende Methoden.
ISM verbessert die PEM-Leistung.
Laufzeitanalyse
SAM-6D ist effizient und übertrifft bestehende Methoden.
Stats
SAM-6D bietet eine Lösung für Zero-Shot 6D-Objektpositionsschätzung.
Quotes
"Wir stellen SAM-6D für die Zero-Shot 6D-Objektpositionsschätzung vor."
"ISM segmentiert potenzielle Objektvorschläge und bewertet sie anhand von Semantik, Erscheinungsbild und Geometrie."