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類別級 6D 物體位姿估計是一個基礎且重要的問題，在機器人、虛擬現實和增強現實等領域應用廣泛。本文中，來自北京大學的研究者提出了一種類別級 6D 物體位姿估計新范式，取得了新的 SOTA 結果，論文已被機器學習領域頂會 NeurIPS 2023 接收。

6D 物體位姿估計作為計算機視覺領域的一個重要任務，在機器人、虛擬現實和增強現實等領域有眾多應用。盡管實例級別的物體位姿估計已經取得了顯著進展，但它需要事先了解物體的特性，因此無法輕松適用于新的物體，這限制了其實際應用。為了解決這一問題，近年來，越來越多的研究工作集中在類別級別的物體位姿估計上。類別級別的位姿估計要求算法不依賴于物體的 CAD 模型，能夠直接應用到與訓練數據中相同類別的新物體。

目前，主流的類別級別 6D 物體位姿估計方法可以分為兩大類：一是直接回歸的端到端方法，二是基于物體類別先驗的兩階段方法。然而，這些方法都將該問題建模為回歸任務，因此在處理對稱物體和部分可見物體時，需要特殊的設計來應對多解問題。

為了克服這些挑戰，北京大學的研究團隊提出了一種全新的類別級 6D 物體位姿估計范式，將該問題重新定義為條件分布建模問題，從而實現了最新的最優性能。他們還將這一方法成功應用于機器人操作任務，如在視頻中展示的倒水等任務。