近日，两年一届的国际计算机视觉大会（IEEE International Conference on Computer Vision，简称ICCV）在法国巴黎举行。由西安电子科技大学，洛桑联邦理工学院（EPFL），和Magic Leap组成的联合队伍获得了此次会议举办的BOP Challenge（Benchmark for 6D Object Pose Estimation）中的单模型赛道冠军，同时获邀在8th International Workshop on Recovering 6D Object Pose（R6D）上汇报。
本次比赛吸引了包括清华大学，皇后大学，德国人工智能研究中心，慕尼黑工业大学，普林斯顿大学，帝国理工学院，浙江大学在内的多个世界知名高校和研究机构的团队参加，总计共有超过2400次挑战结果提交，通院宋锐教授指导的由博士后郝丰达、硕士生樊鑫垚和海洋组成的参赛队伍在其中脱颖而出，获得了单模型赛道的冠军。
郝丰达博士在ICCV workshop中对获奖作品进行在线汇报
获奖算法可视化结果
获奖方法采用检测-估计-修正的处理框架。团队针对初始位姿中对称物体存在的姿态歧义性进行了算法改进，性能了提升接近20%。其次，方法进一步改进了位姿优化流程,加入了双向光流、在线渲染、深度信息优化等组件。另外，获奖方法还采用了迭代修正的思路，以实现速度与精度之间的平衡。相比于其他队伍采用的方案，获奖方法仅需使用RGB进行训练，即可在测试时同时处理RGB和RGB-D数据，可扩展性强。最终在单模型赛道，无论是使用RGB还是RGB-D，均大幅领先其他队伍。
本次比赛参赛队伍由西安电子科技大学通信工程学院图像所、ISN国家重点实验室的宋锐教授和李娇娇副教授，洛桑联邦理工学院的Mathieu Salzmann研究员，以及Magic Leap的胡银林博士等共同指导。
此外，团队的姿态估计新算法论文在ICCV 2023正式发表，论文一作为图像所硕士生海洋，导师为宋锐教授。该论文从利用自监督方法构建任务的角度出发，提出了一种仅使用RGB图像进行训练，不需要任何辅助信息的目标6D位姿估计方法。算法首先仅利用合成图像训练姿态估计网络获得初始姿态，然后在没有真值标注信息的真实图像上训练位姿优化网络。训练过程中，论文算法利用来自不同视角的图像对之间的几何一致性，动态地为位姿优化网络生成像素级的光流监督信号，最后通过获得的预测光流确定3d到2d对应关系，使用PnP求解器来计算最终姿态结果，实现基于自监督方法的目标级6D位姿估计。在LINEMOD, Occluded-LINEMOD, 和YCB-V等数据集上的实验结果和可视化表明，论文提出的方法在真实数据集上有很好的泛化能力。