未见管道也能估
通过几何自适应曲率卷积，网络能更好地适应管道细长结构，在真实环境中对未见管道实现鲁棒的类别级位姿与尺寸估计。
Hu, Jia · 刘检华 · 刘少丽 · Lifeng, Wang
Applied Soft Computing Journal 2025
基于类别级NOCS表示，网络学习同类管道的共同几何结构，从而对训练中未曾出现的新管道也能进行位姿估计。
引入几何自适应曲率卷积，根据管道的局部几何形状动态调整卷积核，从而更好地分割细长管道区域，提高位姿估计精度。
通过域随机化混合现实方法自动生成带标注的合成管道数据，覆盖多种姿态、杂乱和光照变化，大幅减少人工标注成本和时间。