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

本文介绍了一种能够从 RGB 图像中检测三维物体和估计六自由度姿态的新型深度学习方法，称为 DPOD。该方法估计输入图像和可用的三维模型之间的密集多类二维三维对应关系图，通过 PnP 和 RANSAC 计算六自由度姿态，并使用基于深度学习的自定义方案对初始姿态估计进行了 RGB 姿态优化。与其他主要使用真实数据进行训练且不对合成渲染进行训练的方法不同，我们对合成数据和真实训练数据进行评估，显示出在所有最近的检测器中，此方法无论先前和后面都能够获得优异的结果。虽然具有精度，但本方法仍然具有实时性能。

Feb, 2019

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

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

通过使用预训练的 Vision Transformers（ViT）提取的视觉描述符，我们引入了 ZS6D 方法，用于零样本新目标 6D 姿态估计，该方法在众多最新的姿态估计方法上表现卓越，无需进行特定任务的微调。我们在 LMO、YCBV 和 TLESS 等三个数据集上进行了实验，并与两种方法进行了比较，结果在所有三个数据集上相较于其中一种方法有显著提升，在两个数据集上相较于另一种方法有提升。

Sep, 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

本文提出了一种新的方法，使用卷积网络 (ConvNet) 预测语义关键点结合可变形形状模型，从单张 RGB 图像中估计物体的连续六自由度 (6-DoF) 姿态 (三维平移和旋转)，可以应用于基于实例和类别的姿态恢复，且无论是纹理还是无纹理对象均可。实验结果表明，该方法可在杂乱背景下准确地恢复实例和类别物体的 6-DoF 姿态，并在大规模 PASCAL3D+ 数据集上显示出最先进的精度。

Mar, 2017

提出了一种基于几何知识的端到端可微建构的方法，通过 BD-PnP 优化问题迭代地细化姿态估计和对应关系，并动态地删除离群值以提高准确性，从而在标准的 6D 物体姿态基准测试上实现了最新的准确性。

Apr, 2022

本文介绍了一种改进的点对特征方法，通过引入新的采样技术和投票策略，显著降低了噪声和背景干扰对算法的影响，实验表明，该方法在低计算成本下优于目前同类方法，能够检测出具有挑战性的物体。

Nov, 2017