Category Agnostic Pose Estimation
Category-Agnostic Pose Estimation (CAPE) 是计算机视觉领域的一个子任务，旨在构建一种能够仅通过少量带有关键点定义的样本检测任意类别物体姿态的模型。该任务的核心目标是实现对未知类别的物体进行高效、准确的姿态估计，从而提升模型的泛化能力和适应性。CAPE 在机器人导航、增强现实、自动化检测等应用场景中具有重要价值，能够显著提高系统的灵活性和鲁棒性。
Category-Agnostic Pose Estimation (CAPE) 是计算机视觉领域的一个子任务，旨在构建一种能够仅通过少量带有关键点定义的样本检测任意类别物体姿态的模型。该任务的核心目标是实现对未知类别的物体进行高效、准确的姿态估计，从而提升模型的泛化能力和适应性。CAPE 在机器人导航、增强现实、自动化检测等应用场景中具有重要价值，能够显著提高系统的灵活性和鲁棒性。