通过改进的深度卷积神经网络以及多元箱子架构和几何限制，本研究在 KITTI 3D 检测基准测试上确定了更准确的三维对象姿态。
Apr, 2023
该论文提出了一种新的基于神经纹理的 3D-aware 分类方法，通过使用不同可微渲染技术来估计 3D 目标姿态和分类信息，并得到了比现有单一任务模型更加鲁棒的结果。
May, 2023
通过领域自适应将感知域中的真实场景特征与概念域中的增强场景特征进行关联，提出了一种新的 3D 检测框架，同时引入基于注意力的重加权模块，无需增加推理成本即可利用网络特征增强能力，在 KITTI 3D 检测基准测试中实现了更高的性能。
Aug, 2022
该研究提出了一种基于 3D 体素特征的中心点检测方法，其中包括一个有效的粗细重建模块，可从单个 2D 图像中检测和重建多个物体的 3D 位置和形状。
Nov, 2021
我们提出了一种基于实时 RGB 的管道来实现物体检测和六自由度姿态估计。我们的创新性三维方向估计基于域随机化训练的三维模型的模拟视图，采用了变体的降噪自编码器。我们称之为增强自编码器相较于现有方法具有多个优点：它不需要真实标注的训练数据，适用于各种测试传感器，固有的处理物体和视角对称性。我们提出了一种隐式表征物体方向的方法，定义了潜在空间内的样本，而不是学习从输入图像到对象姿态的显式映射。我们的管道在 T-LESS 数据集的 RGB 和 RGB-D 领域均取得了最新成果。我们还在 LineMOD 数据集上进行评估，其中我们可以与其他合成训练方法竞争。当物体偏离图像中心时，通过纠正三维方向估计来进一步提高性能，并展示了扩展结果。
Feb, 2019
通过与 ImageNet 数据集相结合，ImageNet3D 数据集提供了 200 个类别的 2D 和 3D 信息，从而为构建具有更强的通用性目标级三维理解的视觉模型提供了潜力。
Jun, 2024
利用体素表示法和像素表示法，使用卷积神经网络进行 3D 目标识别。使用新的 V-CNN 架构将两种表示法相结合，获得显著更好的分类器。
Jul, 2016
本文研究使用深度卷积神经网络来解决连续物体方位估计任务，并通过比较三种连续方位估计方法的效果证明，将连续方位估计任务转化为离散方位估计任务并使用均值漂移算法将离散方位估计结果转化回连续方位，其中基于离散化的方法不仅性能更好，而且达到了最先进水平。同时，文章也说明了在适应图像识别任务的深度卷积神经网络中，寻找合适的特征表示是获得良好性能的关键。
Feb, 2017
本文提出了一种 3D 物体识别方法，利用 2D-3D 物体提升技术，逐步将对象检测输出增加到对象视点，关键点和 3D 形状估计，并在 Pascal3D + 数据集上同时实现 2D 边界框和视点估计的最佳方法。
Mar, 2015
该论文提出了一种使用 Local Canonical Coordinates 和 canonical voting scheme 的 3D 目标检测方法，能够在三个标准实际数据集上取得最优性能
Nov, 2020