Achieving More Robust Deformable Object Keypoint Localization Using Generative Data Augmentation and Probabilistic Prediction Models

2026-09-09

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AI

DOI：10.1016/j.eswa.2026.134355

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摘要

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• 提出了一种统一框架以改进可变形物体关键点定位的鲁棒性。 • 生成式背景增强缓解了背景偏差引起的捷径学习。 • 概率方向场建模实现了不确定性感知和多模态密集预测。 • 该方法在不增加额外推理成本的情况下提高了在未见背景下的泛化能力。 • 在公开基准和零样本真实机器人布料抓取实验中验证了其有效性。

Keyword:

Deep learning for visual perception

Perception of object

Generative Data Augmentation

Probabilistic mixture-of-experts