摘要
本发明公开了一种零样本类别级物体姿态估计方法及装置,属于计算机视觉与图像处理领域。本发明为解决传统非通用深度学习模型在物体姿态预测中无法准确处理未见过类别物体的问题,主要采用通用语义模型结合2D和3D通用语义特征进行两阶段迭代优化,通过粗略姿态估计和姿态优化阶段,能够有效提高物体姿态预测的准确性,解决物体形状差异和姿态歧义问题。本发明具有较高的自动化程度、精度及泛化能力,可广泛应用于专业和大众化物体姿态估计需求。
技术关键词
彩色图像
物体姿态估计方法
关键点
语义特征
粗略
网格模型
关系
矩阵
RANSAC算法
相机
像素
坐标系
深度学习模型
预训练模型
迭代方法
视角
系统为您推荐了相关专利信息
车牌识别模型
全卷积神经网络
车牌识别方法
数据
车牌字符识别
图像分类模型
多尺度信息
三元组
图像分类方法
图像分类网络
语义特征
特征提取网络
推理网络
通信系统
通信方法
问答系统优化方法
图谱
语义特征
语义单元信息
自然语言