| Guia | |
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| Áreas | Inteligencia artificial |
| Sub Áreas | Visión computacional |
| Estado | Disponible |
La estimación de pose 6D es un problema central en visión computacional con aplicaciones directas en robótica, realidad aumentada y control de calidad industrial. Un desafío fundamental es que muchos objetos presentan ambigüedades de pose: múltiples configuraciones de posición y orientación son igualmente consistentes con la imagen observada. Estas ambigüedades pueden originarse en simetrías intrínsecas del objeto, oclusiones externas, o la combinación de ambas.
El estado del arte aborda este problema desde dos ángulos complementarios pero desconectados:
- BOP-Distrib propone anotar distribuciones de pose por imagen considerando visibilidad, pero usa únicamente criterios geométricos para determinar ambigüedad
- SelfSym demuestra que features de DINOv2 back-projected capturan simetrías 3D de forma auto-supervisada, sin necesidad de datos de entrenamiento
La brecha entre ambos trabajos es precisamente el problema que este tema propone atacar: ¿cómo usar features visual-semánticas para determinar de forma más precisa cuándo dos poses son realmente indistinguibles desde una imagen dada?