本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的方法，能够通过对特定对象类的分类和姿态回归，从单个或多视图中准确地推断大量对象类的六自由度姿态，并通过 SE（3）的均匀镶嵌提高了鲁棒性。作者还提出了一种适用于单视角存在歧义的高效多视图框架，并在 YCB-Video、JHUScene-50 和 ObjectNet-3D 三个大规模基准测试中取得了优异的表现，与目前现有技术相比表现优秀。

Mar, 2018

本文提出了一种基于监督深度学习的最佳视角规划方案，该方案包括自动生成数据集的算法和原始三维卷积神经网络 (3D-CNN)，用于学习下一个最佳视角，并与类似网络进行了比较，并进行了多个实验验证了该方案的有效性，以实现对不知名对象的重建。

May, 2019

本文提出的潜类 Hough 森林算法可用于高度混杂和遮挡场景下的目标检测和六自由度姿态估计，通过模板匹配特征和新颖的基于模板的分裂函数来改进回归森林，提供了准确的前景遮挡、背景杂波估计和更好的检测率，同时还可以提供准确的遮挡感知分割掩模。

Feb, 2016

本文提出一种基于分割的 6D 姿态估计框架，使用关键点检测获取局部姿态预测，并根据置信度预测将这些姿态候选融合成可靠的 3D-to-2D 对应关系，从而在多个低纹理物体相互遮挡的情况下获得最优姿态估计，其采用简单且高效的架构实现实时性能。

Dec, 2018

通过使用自适应分割模块并仅使用少量混乱的参考图像，我们提出了一种少样本姿态估计（FSPE）方法 SA6D，它能够对新的目标对象进行准确预测并构建目标对象的点云模型。与现有方法不同，SA6D 不需要以物体为中心的参考图像或任何其他物体信息，使其成为一个更具通用性和可伸缩性的解决方案，并在真实世界的台面物体数据集上进行了评估，证明了在带有遮挡的混乱环境中，SA6D 优于现有的 FSPE 方法，并且所需的参考图像较少。

Aug, 2023

本文探讨了一种新的开放式少样本目标 6D 姿态估计问题，并提出了一种密集的 RGBD 原型匹配框架，加上深度外观和几何相关性的先验，以及一种在线纹理融合方法，为解决这个问题建立了基准。

Mar, 2022

本研究提出一种名为 Cas6D 的级联框架，该框架对六自由度物体姿态进行少样本学习的估计，使用自监督预训练 ViT 积累鲁棒特征、用特征金字塔进一步精炼姿态和借助离散化姿态搜索范围和渐进式缩小姿态搜索范围的特性克服了 6DoF 姿态估计中的一些常见失败模式。该研究表明，相较于 OnePose ++ 和 Gen6D，在 32-shot 设定下，Cas6D 在 LINEMOD 和 GenMOP 数据集上的定位精度分别提高了 9.2％和 3.8％（Proj-5）。

Jun, 2023

提出了一种名为 MV6D 的多视角 6D 姿态估计方法，该方法使用多个视角的 RGB-D 图像，通过 DenseFusion 层融合每个视角的图像，可以精确预测杂乱场景中所有对象的 6D 姿态.

Aug, 2022

该论文提出了一种称为 CosyPose 的方法，能够从一组待定相机视图的场景中，准确地恢复多个已知对象的 6D 姿态，并且能够处理对象的对称性，不需要深度测量，还能自动还原场景中的物体数量，并解决了通过解决对象级捆绑调整问题实现对全局场景的细化。

Aug, 2020

本文介绍了一种基于深度学习的 6D 姿态估计架构，能够直接从对应点回归 6D 姿态，并提出了单阶段 6D 姿态估计框架，能够在准确性和速度方面显著优于现有的双阶段框架。

Nov, 2019