文章介绍了计算机视觉中规范化物体坐标空间的概念，用于解决物体位置、旋转和尺寸估计问题。通过Python代码示例展示了如何实现类别的6D姿态和尺寸估计，该方法有助于消除物体尺寸和视角差异，提高估计准确性。
在计算机视觉领域，物体6D姿态和尺寸估计是一个重要的问题，它涉及到对物体在三维空间中的位置、旋转和尺寸进行准确的推断。为了解决这个问题，一种常用的方法是使用规范化物体坐标空间。本文将介绍什么是规范化物体坐标空间，并提供相应的源代码来实现类别级物体6D姿态和尺寸估计。
规范化物体坐标空间是一种将物体的3D姿态和尺寸映射到一个规范化的坐标系中的方法。它可以帮助消除物体尺寸和视角的差异，使得不同物体的姿态和尺寸可以进行可比较的估计。下面是一个示例的Python代码，展示了如何实现规范化物体坐标空间的物体类和相关函数。
import numpy as np
class NormalizedObjectCoordinateSpace:
def __init__(self, object_size
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