Category Agnostic Pose Estimation

Kategorieunabhängige Pose-Estimation (CAPE) ist eine Teilbereich der Computer Vision, der darauf abzielt, ein Modell zu entwickeln, das die Posen von Objekten jeder Kategorie mit nur wenigen Stichproben und Keypoint-Definitionen erkennen kann. Das Kernziel dieser Aufgabe besteht darin, effiziente und genaue Pose-Estimation für unbekannte Kategorien zu erreichen, um die Generalisierung und Anpassungsfähigkeit des Modells zu verbessern. CAPE hat erheblichen Wert in Anwendungen wie Roboternavigation, erweiterte Realität und automatisierte Inspektion, da es die Flexibilität und Robustheit von Systemen erheblich steigern kann.