本文研究了三维视觉领域的经典问题，通过单幅图像求解真实世界中三维物体的姿态该技术应用前景广阔，是自动驾驶，机器人等行业的基础技术比如自动驾驶，只有通过计算周围车辆的位置和姿态，判断对方车辆是要加速，刹车还是变道，自己的车辆才能做出相应的操作计算不准确或太慢可能会导致事故
三维物体姿态计算示意图
因为这个问题的难度，一直没有得到有效的解决获奖论文提出的新方法EPro—PnP，创造性地引入概率分布，无缝连接几何推理和深度学习，形成端到端的易用模型，可以快速估计3D物体的姿态实验表明，新模型具有通用性和准确性，并且不需要预先知道物体的几何形状更重要的是，它高效简洁，具有良好的可解释性有望应用于自动驾驶，机器人，无人机，AR等多个场景需要通过视觉来估计物体的姿态
我以为这篇论文可能会冷门，因为太偏数学了，没想到会得奖陈汉生说，因为自己是硕士研究生，压力较小，所以可以按照自己的兴趣去做研究，做什么就是什么，从来没有想过要做出重大的成果未来，他希望安静下来，继续做研究
陈汉生，同济大学理工学院研究实习生，研究生
根据消息显示，研究实习生是阿里巴巴在2017年创立的一个研究项目，已经为全球200多所顶尖大学的1000多名学生提供了研究岗位。
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