物体姿勢推定のための新しいアプローチ - 姿勢アノテーションなしでカテゴリレベルの推定器を学習する

本研究は、物体の姿勢アノテーションを必要とせずに、カテゴリレベルの物体姿勢推定器を学習する新しい手法を提案する。拡散モデルを利用して生成された複数の物体ビューから、物体姿勢の特徴を学習することで、効率的に姿勢推定器を構築できる。