# 密集原型匹配框架（Dense Prototypes Matching Framework）

## 主要算法
### 1. 密集原型匹配（Dense Prototypes Matching）:

* 特徵提取： 使用Siamese網絡從RGBD支持視圖和查詢視圖中提取特徵，這些特徵包含全局特徵和局部特徵。
* 特徵匹配： 使用Transformer網絡進行特徵匹配，該網絡利用自注意力機制來捕捉特徵之間的語義和幾何關係。
* 特徵原型： 在支持視圖中生成密集的特徵原型，每個原型對應支持視圖中的一個局部區域，並與查詢視圖中的局部特徵進行匹配。
### 2. 姿態計算：

* 局部姿態估計： 根據匹配的特徵對應關係，計算每個局部區域在查詢視圖中的6D姿態。
* 全局姿態融合： 將所有局部區域的姿態進行融合（例如加權平均），以得到物體的全局6D姿態。