iros20-6d-pose-tracking 这是我们的论文“ se（3）-TrackNet：通过校准合成域中的图像残差进行数据驱动的6D姿态跟踪”的正式实施，该论文已在2020年智能机器人与系统国际会议（IROS）上接受。 摘要：跟踪视频序列中对象的6D姿势对于机器人操纵非常重要。 但是，该任务带来了多个挑战：（i）机器人操纵涉及大量遮挡； （ii）对于6D姿势而言，数据和注释很麻烦且难以收集，这使机器学习解决方案变得复杂，并且（iii）长期跟踪中经常会累积增量误差漂移，从而需要重新初