Login
- Originaltitel:
- Geometry-Guided Category-Level Object Pose Estimation
- Übersetzter Titel:
- Geometriegeführte Kategorienebene Schätzung der Objektposition
- Autor:
- Di, Yan
- Jahr:
- 2025
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Institution:
- Informatik 16 - Lehrstuhl für Anwendungen in der Medizin (Prof. Navab)
- Betreuer:
- Tombari, Federico (Priv.-Doz. Dr.)
- Gutachter:
- Tombari, Federico (Priv.-Doz. Dr.); Leutenegger, Stefan (Prof. Dr.); Matas, Jiri (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
- TU-Systematik:
- MED 230; DAT 760
- Kurzfassung:
- This dissertation primarily focuses on RGB(-D) category-level pose estimation, addressing unseen objects from known categories without requirement of specific object models, as this setting is highly general and versatile. This dissertation investigates leveraging geometric cues to improve the accuracy of pose estimation.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Dissertation konzentriert sich hauptsächlich auf die RGB(-D) Kategorie-Ebene der Pose-Schätzung, bei der unbekannte Objekte aus bekannten Kategorien ohne die Notwendigkeit spezifischer Objektmodelle behandelt werden, da diese Einstellung äußerst allgemein und vielseitig ist. Diese Dissertation untersucht die Nutzung geometrischer Hinweise zur Verbesserung der Genauigkeit der Pose-Schätzung.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1749360
- Eingereicht am:
- 11.11.2024
- Mündliche Prüfung:
- 25.07.2025
- Dateigröße:
- 46911614 bytes
- Seiten:
- 237
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250725-1749360-0-4
- Letzte Änderung:
- 17.09.2025
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2025SchoolsTUM School of Computation, Information and TechnologyInformatik 16 - Lehrstuhl für Anwendungen in der Medizin (Prof. Navab)
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and Technology