本文提出了一种基于视点分解的新方法，可以从视觉测量中提取抽象模型和目标类别的密集物体中心坐标系，并配有密集等变标记神经网络，可以将图像像素映射到对应的目标坐标系，这种方法可以适用于肢体简单目标和人脸等可变形物体，而不需要手动监督。

Jun, 2017

本文针对如何从单个 RGB 图像中在给定的 3D 环境中预测 6D 相机姿态这一问题，通过设计并使用一个名为完全卷积神经网络的组件实现了高效、高精度和鲁棒性训练的端到端可训练的管道。令人惊奇的是，网络仅依靠单一视角的约束条件即可自动发现 3D 场景几何，甚至在没有利用场景 3D 模型的情况下，也能比现有技术更优秀。

Nov, 2017

该研究提出了一种新型的精细物体识别框架，能够从一个单一的图像中学习恢复物体在三维空间中的变化，并在无需使用任何基准 3D 注释情况下，在图像集合上进行训练。

Aug, 2021

本文介绍了一种用于三维目标姿态估计的新方法，将 RGB 图像与 CAD 模型匹配以实现目标姿态估计，通过学习选择关键点并保持视角和模态不变性的目标，消除了对昂贵的三维姿态注释的需求，并通过大量实验证明了该方法能够可靠地估计 RGB 图像中的目标姿态以及推广到训练期间未看到的目标实例。

Nov, 2018

通过平行帧场的工具，定义了 PFCNN 在表面网格上的应用。通过模拟标准的卷积方式，可以有效地实现表面网格上的特征学习。实验证明，在不使用比表面网格 CNN 更复杂的输入特征的情况下，PFCNN 在分类、分割、配准和场景分割等方面均实现了优异的性能。

Aug, 2018

提出了一种端到端的三维重建方法，通过直接回归截断带符号距离函数（TSDF）从一组姿势 RGB 图像中实现。使用 2D CNN 独立地提取每个图像的特征，然后通过相机内参和外参进行反投影和累积到体素体积中。此外，通过该方法获取到了三维模型的语义分割。该方法在 Scannet 数据集上得到了评估，既在量化指标上，也在视觉效果上都超过了国际领先的基准结果。

Mar, 2020

本研究提出了一种新的基于层次场景坐标网络的方法，用于从单个 RGB 图像中逐步预测像素场景坐标，并在单幅图像中取得了新的最佳单色彩 RGB 定位性能，同时也减小了性能差距。

Sep, 2019

本文提出了使用隐式函数进行场景级别三维重建的方法，利用 RGBD 数据对三维重建进行预测，与使用网络相比具有更好的鲁棒性和更少的标注要求。

Jun, 2023

本文提出了一个用于室内 3D 物体检测的新型网络框架，能够处理实际场景中可变帧数的输入数据，并通过几何学习器、局部 - 全局特征交互和动态标记策略来增强模型的泛化性能。实验证明，该方法在 ScanNet 数据集上同时实现了良好的泛化能力和高检测准确度。

Oct, 2023

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