一种训练样本的物体位姿标注方法、装置及系统

本申请实施例属于神经网络模型训练技术领域，涉及一种训练样本的物体位姿标注方法、装置及系统。包括：获取物体场景的多视角下的RGB图像和对应的深度图像；基于多视角下的RGB图像和对应的深度图像重建场景点云；将物体的3D模型与场景点云进行配准，并基于配准的结果生成物体的初始位姿；响应于对初始位姿的调整，生成物体的精确位姿。本申请采用的技术方案可以提高训练样本标注的效率。