复旦发布 F2G-Pose：单张 RGB-D 图像实时估计物体 6D 姿态与形状

复旦大学与上海创新研究院团队提出 F2G-Pose 前馈式实时框架，仅需单张已分割的 RGB-D 图像，一次推理即可同时完成类别级物体的 6D 姿态估计、公制尺寸预测以及形状补全。方法利用 RADIO v2.5 提取密集视觉特征并与点云逐点融合，兼顾实时性与完整性，相关成果于 10 月下旬陆续发布并引发关注。

2026-10-23 ~ 2026-10-24 · 2 条相关

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