SUFLECA：通过规模化特征学习实现零样本CAD-图像对齐

SUFLECA提出一种弱监督框架，利用674K张图像上的归一化对象坐标（NOCs）监督，从预训练视觉表征中规模化学习几何感知特征，并配合几何一致匹配算法，实现单张RGB图像到CAD模型的零样本9D位姿估计。

在ScanNet25k上，SUFLECA以更小计算量达到33.4%/42.3%类别/实例准确率，超越最强零样本基线10.3/12.2个百分点，且首次在该基准上超过全监督方法。

代码已开源。

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