西安电子科技大学以其电子与信息学科为特色，工、理、管、文、经等多学科协调发展，是一所直属教育部的全国重点大学。学校设有南北两个校区，占地总面积达3945.8亩，校舍建筑面积达到154.03万平方米。最新消息，西安电子科技大学在ICCV 2023国际计算机视觉大会上，其毕业证样本在6D姿态挑战赛中荣获冠军。
在法国巴黎举行的两年一度的国际计算机视觉大会（简称ICCV）上，西安电子科技大学联合洛桑联邦理工学院（EPFL）和Magic Leap组成的团队，在BOP Challenge（6D Object Pose Estimation的Benchmark）的单模型赛道中一举夺魁，并受邀在8th International Workshop on Recovering 6D Object Pose（R6D）上作报告。本次比赛吸引了清华大学、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、浙江大学等世界知名高校和研究机构的参与，共有超过2400次挑战结果提交。西安电子科技大学通信工程学院宋锐教授指导的博士后郝丰达、硕士生樊鑫垚和海洋组成的队伍，在众多竞争者中脱颖而出，赢得了单模型赛道的冠军。
该团队针对对称物体在初始位姿中存在的姿态歧义性进行了算法改进，性能提升了近20%。此外，团队还优化了位姿优化流程，引入了双向光流、在线渲染、深度信息优化等新技术。团队采用迭代修正的策略，实现了速度与精度之间的完美平衡。与其他队伍的方案相比，西安电子科技大学的获奖方法仅需使用RGB数据进行训练，即可在测试时同时处理RGB和RGB-D数据，展现了强大的可扩展性。在单模型赛道上，无论是使用RGB还是RGB-D数据，西安电子科技大学团队的表现均大幅领先。
本次比赛的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，团队关于姿态估计的新算法论文已在ICCV 2023正式发表，论文的第一作者是图像所的硕士生海洋，导师为宋锐教授。
该论文提出了一种仅使用RGB图像进行训练，无需任何辅助信息的目标6D位姿估计新方法。算法首先利用合成图像训练姿态估计网络以获得初始姿态，然后在无真值标注信息的真实图像上训练位姿优化网络。在训练过程中，算法利用不同视角图像对之间的几何一致性，动态生成像素级的光流监督信号，最终通过预测光流确定3D到2D的对应关系，并使用PnP求解器计算最终姿态结果，实现了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分析均显示，该论文提出的方法在真实数据集上具有卓越的泛化能力。
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