本文研究了对象的对称性与其在图像中的出现之间的联系，并提出了一种基于姿态旋转归一化的简单有效的解决方案，并在 T-Less 数据集上验证了该方法。

Aug, 2019

本文介绍了一个新的数据集和基准测试标准，主要针对从 3D 模型（有纹理和无纹理）训练，可扩展性，遮挡，光照和物体外观的变化等方面测试 6D 姿态估计算法的性能，并使用最先进的 DPOD 检测器来设置基线。

Apr, 2019

本论文提供了一个丰富的数据集，针对解决仓库拣选和放置任务时出现的挑战，集中探讨了基于 RGBD 的三维物体姿态估计的状态最新发展。该数据集包括成千上万张图片和相应物体的基准数据，在不同的位置和杂乱程度的条件下使用。以一个近期发展的基于 RGBD 的姿态估计算法为例，进行了评估，并应用各种修改和改进来提高检测的准确性，以提高仓库拾取和放置领域的性能。

Sep, 2015

我们介绍了一个大规模立体 RGB 图像物体姿态估计数据集 StereOBJ-1M，为了解决透明、半透明、反射等复杂场景下的姿态估计问题，并通过一种新颖的多视图注释方法有效地收集了足够规模的数据。该数据集包含超过 393K 帧、超过 1.5M 注释的 18 个物体的全标注 6D 姿态，并在 11 个不同环境中记录的 182 个场景中展示。我们将两种最先进的姿态估计框架作为基线，提出了一种新颖的基于关键点预测的物体级姿态优化方法。

Sep, 2021

本文介绍了如何使用旋转对称性来进行姿态估计，提出了一种能够通过训练来识别具有旋转对称性的物体的模型，使用未标记的 CAD 模型数据来提高算法性能，并在新的姿态数据集上测试了算法性能。

Oct, 2018

该论文介绍了一个新的公共数据集，用于工业抽取物品的 6D 物体姿态估计和实例分割，涉及 6D 姿态、可见度分数、分割掩模等注释数据，是目前为止关于垃圾桶拣选 6D 物体姿态估计和实例分割的第一个公共数据集，并且也是物体姿态估计中最大的公共数据集之一，数据集可以在 Link 中公开访问。

Dec, 2019

本篇论文提出 SyntheticP3D 数据集和 CC3D 方法，结合这两种方法可以实现在只用 10% 的真实数据的情况下，与当前最先进的模型在物体位姿估计方面取得了可与之媲美结果，在采用 50% 的真实数据时还超越了 SOTA 模型 10.4%。

May, 2023

通过使用编码器 - 解码器网络以及 PnP-RANSAC 算法，估算单张 3D 模型可得的 RGB 输入图像中刚性对象的 6D 位姿，对具有全局或部分对称性的挑战性物体采用紧凑表面片段进行表示。

Apr, 2020

提出了一种基于多视角视野的实时视觉系统，可以从单个 RGB-D 视角提出三维物体姿态建议，并且根据多个视角的姿态估计和非参数占用信息积累这些姿态估计，从而对接触的多个已知对象进行一致的、不相交的姿态估计。应用于实时机器人应用程序中，只使用机载 RGB-D 视觉，机械臂可以精确而有序地拆卸复杂的物体堆放，展示了其准确性和鲁棒性。

Apr, 2020

本文介绍了一个用于增强现有的 3D 感知和 6D 物体姿态数据集的新注解和获取方法，通过机器人前向运动学、外部红外跟踪器和改进的校准和注解过程，提出了一个多模态传感器装置，据此创建了高精度的 3D 数据，有效克服了现有数据集的限制，并为 3D 视觉研究提供了宝贵的资源。

Aug, 2023