物體姿態估計——DeepIM
《DeepIM: Deep Iterative Matching for 6D Pose Estimation》 2018，Yi Li et al. DeepIM 1.引言： 本文，作者提出了一種新的深度神經網絡對物體的6D姿態（3D位置和3D方向）進行估計，命名爲DeepIM。採用對圖像進行直接回歸物體姿態的方式，準確率是有限的，通過匹配物體的渲染圖像可以進一步提高準確率。即給定初始姿態估計，對
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