FoundationPose：统一的6D姿态估计与追踪新物体开源项目推荐

FoundationPose：统一的6D姿态估计与追踪新物体开源项目推荐

FoundationPose [CVPR 2024] FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/FoundationPose

项目介绍

FoundationPose 是一个统一的6D物体姿态估计和追踪的基础模型，支持基于模型和无模型的两种设置。该项目的核心优势在于，无需在测试时对新型物体进行微调，只需提供其CAD模型或少量参考图像即可立即应用。通过神经隐式表示，项目实现了有效的全新视角合成，使得下游姿态估计模块在同一统一框架下保持不变。借助大规模合成训练、大型语言模型（LLM）、新颖的Transformer架构和对比学习公式，FoundationPose展现了强大的泛化能力。在多个涉及挑战性场景和物体的公开数据集上的广泛评估表明，该统一方法显著优于针对每个任务专门优化的现有方法，甚至在减少假设的情况下，也能达到与实例级方法相当的结果。

项目技术分析

FoundationPose 的技术核心在于其神经隐式表示和统一的框架设计。通过大规模合成训练和对比学习，模型能够在无模型和基于模型的设置之间无缝切换。项目采用了新颖的Transformer架构，结合大型语言模型，显著提升了姿态估计的准确性和泛化能力。

在具体实现上，项目提供了详细的Docker和Conda环境配置指南，用户可以轻松搭建运行环境。数据准备和模型运行步骤清晰，支持多种公开数据集如LINEMOD和YCB-Video。

项目及技术应用场景

机器人应用

FoundationPose 可用于机器人视觉系统，实现物体的实时姿态估计和追踪，提升机器人的操作精度和灵活性。例如，在机器人抓取和放置任务中，准确的6D姿态信息是至关重要的。

增强现实（AR）应用

在AR应用中，FoundationPose能够提供精确的物体姿态信息，实现虚拟物体与真实环境的无缝融合，提升用户体验。

数据集评估

项目已在多个公开数据集上进行评估，证明了其在不同场景下的卓越性能。特别是在BOP leaderboard上，FoundationPose在基于模型的新型物体姿态估计任务中位居全球第一。

项目特点

1. 统一框架：支持基于模型和无模型的两种设置，无需针对不同任务进行专门优化。
2. 即时应用：测试时无需对新型物体进行微调，只需提供CAD模型或少量参考图像。
3. 强大泛化能力：通过大规模合成训练和对比学习，模型在多种场景下表现出色。
4. 高性能：在多个公开数据集上显著优于现有方法，达到业界领先水平。
5. 易用性：提供详细的安装和使用指南，用户可快速上手。

使用指南

环境配置

Docker（推荐）

cd docker/
docker pull wenbowen123/foundationpose && docker tag wenbowen123/foundationpose foundationpose
bash docker/run_container.sh

首次运行需构建扩展：

bash build_all.sh

后续进入容器：

docker exec -it foundationpose bash

Conda（实验性）

# 创建conda环境
conda create -n foundationpose python=3.9
conda activate foundationpose

# 安装依赖
python -m pip install -r requirements.txt

# 安装NVDiffRast和Kaolin
python -m pip install --quiet --no-cache-dir git+https://github.com/NVlabs/nvdiffrast.git
python -m pip install --quiet --no-cache-dir kaolin==0.15.0 -f https://nvidia-kaolin.s3.us-east-2.amazonaws.com/torch-2.0.0_cu118.html

# 构建扩展
CMAKE_PREFIX_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python3.9/site-packages/pybind11/share/cmake/pybind11 bash build_all_conda.sh

运行演示

python run_demo.py

运行公开数据集

python run_linemod.py --linemod_dir /path/to/LINEMOD
python run_ycb_video.py --ycbv_dir /path/to/YCB_Video

结语

FoundationPose 是一个功能强大且易于使用的6D姿态估计和追踪开源项目，适用于多种应用场景。其统一框架和强大的泛化能力使其在同类项目中脱颖而出。无论是机器人视觉系统还是增强现实应用，FoundationPose都能提供高效可靠的解决方案。欢迎大家尝试和使用！

更多信息请访问项目官网。

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引用信息

@InProceedings{foundationposewen2024,
author        = {Bowen Wen, Wei Yang, Jan Kautz, Stan Birchfield},
title         = {{FoundationPose}: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects},
booktitle     = {CVPR},
year          = {2024},
}

如果使用无模型设置，请引用：

@InProceedings{bundlesdfwen2023,
author        = {Bowen Wen and Jonathan Tremblay and Valts Blukis and Stephen Tyree and Thomas M\"{u}ller and Alex Evans and Dieter Fox and Jan Kautz and Stan Birchfield},
title         = {{BundleSDF}: {N}eural 6-{DoF} Tracking and {3D} Reconstruction of Unknown Objects},
booktitle     = {CVPR},
year          = {2023},
}

FoundationPose [CVPR 2024] FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/FoundationPose