在這篇論文中，研究人員透過設計的對剛體相似變換不變的形狀描述子，解耦了物體的形狀和位姿估計，從而支援任意位姿中目標物體的隱式形狀最佳化...

達摩院研究型實習生、同濟大學研究生陳涵晟論文第一通訊作者、達摩院演算法專家王丕超博士表示，這篇論文特別之處在於，用數學的方式解決AI底層問題，帶來了基礎理論上的突破，對3D視覺領域的研究和應用都將產生積極影響...

圖5 遮擋情況示意圖因此，本論文對此種情況做出了改進，用取最小值操作取代取平均操作，如此做法可使亮度投影誤差函式忽略遮擋處不正確的亮度值，進而使模型專注非遮擋區域的計算，整個計算過程如下圖5所示：圖5 論文中提出的最小化亮度守恆損失函式3....

迭代式圖神經網路拼裝部件的過程總結本文提出了一種更貼近實際的（practical）的部件拼裝問題，並設計了一個基於動態圖網路學習的可以生成多模態拼裝的方法...

在多個位置佈置視覺感測器，識別佈置在定向天線上的反光標誌點，根據預先建立的定向天線座標系、視覺感測器測量座標系和地面座標系之間的座標轉換關係，感測器之間的空間關係和立體視覺測量原理解算出定向天線的位姿...