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当前类别级物体位姿估计面临计算复杂度高、泛化性差等问题。研究人员开展 LightPose 轻量级网络研究，该网络集成多模块。结果显示，其降低模型复杂度，提升推理速度，在基准数据集达领先水平。对推进位姿估计应用意义重大。
在如今科技飞速发展的时代，机器人操控、增强现实以及自动驾驶等领域不断迈向新高度，对精准的物体位姿估计需求愈发迫切。类别级物体位姿估计在这些场景中至关重要，它能让系统快速识别和定位某一类别中的物体，比如在自动驾驶中识别各类车辆，在机器人操控里抓取不同形状的杯子等。
然而，现有的类别级物体位姿估计方法却存在诸多困境。一方面，计算复杂度居高不下，使得系统运行效率大打折扣，难以实现实时响应；另一方面，同一类别中物体特征差异巨大，现有方法在不同实例间的泛化能力较弱，面对新的物体实例常常 “束手无策”。比如，不同款式的椅子，其形状、颜色和结构都有很大差异，现有方法很难准确估计它们的位姿。
为了解决这些棘手的问题，西安理工大学的研究人员展开了深入研究，提出了一种名为 LightPose 的轻量级网络，相关成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。这一研究成果意义非凡，它显著降低了模型的计算复杂度，大幅提升了推理速度，同时还能保持较高的精度，在基准数据集上取得了领先的成绩。而且，在实际应用中，即使没有计算机辅助设计（CAD）模型的支持，该网络也能在复杂场景中对物体进行精准的分割和位姿回归，为位姿估计技术在现实世界的广泛应用开辟了新道路。
研究人员在开展这项研究时，运用了几个关键的技术方法。首先是设计了轻量级多尺度特征提取模块（LMFE），用于高效处理 RGB - D 数据，突破了传统网络的推理性能瓶颈。其次，提出了增强交叉隐式空间变换模块（ECIST），借助双分支双向交叉注意力机制，有效应对同一类别物体的形状差异问题。最后，构建了基于 Segment Anything 模型（SAM）和 Vision Language 模型（VLM）的开放词汇类别级位姿估计推理网络，增强了对新物体的处理能力。
研究结果
- 轻量级多尺度特征提取模块（LMFE）：通过精心设计该模块，成功突破现有双分支实例级和类别级位姿估计网络的推理性能瓶颈。在动态跟踪过程中，它能够实现实时的位姿估计，大大提升了系统在实际场景中的响应速度，确保在复杂多变的环境下也能快速捕捉物体的位姿信息。
- 增强交叉隐式空间变换模块（ECIST）：基于双分支双向交叉注意力机制的 ECIST 模块，充分利用各类特征的多样性，有效解决了同一类别物体形状差异大的难题。在特征融合阶段，该模块能精准捕捉特征变化，从而提高位姿估计的准确性，使网络在面对不同形状的同类物体时也能稳定发挥。
- 开放词汇类别级位姿估计推理网络：结合 SAM 和 VLM 构建的推理网络，具备强大的处理新物体的能力。它通过分层提示引导 SAM 的分割输出，为 6D 位姿估计模块提供实例级的粗略定位和丰富的语义理解。这使得网络在复杂的现实应用场景中，能够快速识别和处理从未见过的物体，极大地拓展了位姿估计的应用范围。
研究结论和讨论
LightPose 网络的出现，为类别级开放词汇物体 6D 位姿估计带来了新的解决方案。它在不依赖形状先验的情况下，显著降低了模型的计算复杂度，同时提高了网络的推理速度和几何回归精度。在无限制的语义场景中，基于 SAM 和 VLM 的开放词汇推理网络的引入，让网络具备了更强大的语义理解能力和新物体处理能力。
这一研究成果不仅为位姿估计领域的理论发展做出了重要贡献，也为其在机器人操控、增强现实、自动驾驶等实际应用领域的广泛推广奠定了坚实基础。未来，有望在此基础上进一步优化网络结构，提升其性能和泛化能力，使其更好地服务于各个领域，推动相关技术的持续进步。
