类别无关姿态估计

传统姿态估计算法由于缺乏跨类别的泛化能力，通常需要为不同类别重新设计网络结构。此外，这些方法依赖高质量大规模的标注数据，导致在处理稀有物种或特殊姿态时表现不佳。类别无关的姿态估计任务旨在通过利用少量标注的参考图像，能够预测任意类别对象的语义关键点位置。这种方法显著减少了对新类别的数据收集、模型训练和参数调整的成本，并以高效适应新类别的能力，为姿态估计领域提供了新的解决方案。现有算法的核心机制是将参考图像中的关键点信息映射到特征空间，与目标图像的图像特征进行匹配，从而实现对未知类别姿态的准确估计。我们的研究致力于获取更具判别性和鲁棒性的特征表示，以及设计更高效精确的匹配机制，以提升类别无关姿态估计算法的性能。