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2025-05-06 16:38:17 109人关注

芝浦工大创新Vote-based框架,大幅提升手持物体姿态估计精度

在增强现实(AR)等应用中,手持物体的姿态估计是一项至关重要但颇具挑战性的任务。近期,日本芝浦工业大学的研究团队提出了一种基于 Vote 机制的多模态融合框架,显著提高了这一领域的准确性,令人瞩目地提升了13.9% 的姿态估计精度。

Shibaura投票框架 手势姿态估计 手部姿势识别 计算机视觉技术 姿态估计算法

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