本文提出了一种新型的基于 3D 图卷积的流水线，用于从单目 RGB-D 图像中的分类级别 6D 姿态和尺寸估计。提出的方法利用了高效的 3D 数据增强和新型的基于向量的分解旋转表示。实验结果表明，该流水线在分类级别任务上具有最先进的性能。同时，实验证明，所提出的旋转表示比其他旋转表示更适合姿态估计任务。

Dec, 2022

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

TransPose 是一个利用 Transformer 编码器和几何感知模块的 6D 姿态框架，用于提取和利用深度信息中的几何特征，以实现更准确的预测。通过统一采样点云，并借助设计的局部特征提取器和图卷积网络提取局部几何特征；采用 Transformer 进行全局信息交换，使每个局部特征包含全局信息；最后，在 Transformer 编码器中引入几何感知模块，为点云特征学习提供有效约束，并使全局信息交换与点云任务更加紧密结合。实验结果表明，通过 TransPose 的 6D 姿态估计管道在三个基准数据集上取得了有竞争力的结果。

Oct, 2023

我们的研究将 6D 姿态估计问题转化为直接的回归任务，利用 Vision Transformers 的能力进行探索，通过对分类标记的定制使用来进行姿态估计。我们还引入了一种简单的方法来确定姿态的置信度，这可以很容易地集成到大多数 6D 姿态估计框架中。我们的方法 PViT-6D 在实现简单和端到端可学习的同时，表现优于当前最先进方法，在 Linemod-Occlusion 数据集上提高 0.3% ADD (-S)，在 YCB-V 数据集上提高 2.7% ADD (-S)。此外，我们的方法提高了模型的可解释性和推理性能的可靠性。

Nov, 2023

本文通过将旋转分解为视角旋转和平面内旋转的组合，提出了一种名为 VI-Net 的新型旋转估计网络，用于解决 6D 物体姿态估计中高精度的 RGB-D 物体观测的旋转估计难题。通过基于球面的特征学习，在两个不同分支上进行估计，并通过神经网络实现视角旋转和平面内旋转的估计。通过实验证明了该方法在高精度情况下较现有方法的优越性，尤其在无 CAD 模型情况下的类别级 6D 物体姿态估计任务中。

Aug, 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

本研究提出了一种基于深度学习的方法，通过创建有关先前学习类别形状先验信息的 3D 对象模型并推断出深度观测和 3D 模型之间的密集对应关系，使得能够从 RGB-D 图像中恢复未看见的物体实例的 6D 姿态和大小。

Jul, 2020

该研究提出了一种改进的基于 Transformer 的 6D 位姿估计方法 TransPose，它利用 RGB 图片作为输入，结合轻量级深度估计网络和变压器检测网络，并通过深度细化模块对位姿进行精度优化，在果树采摘应用方面取得了优于其他现有方法的效果。

Jul, 2023

提出了一种基于自编码器、Pix2Pose 的 6D 姿态估计方法，可以精确地检测对称目标并处理部分遮挡的问题，无需依赖专家知识或特殊扫描设备进行 3D 建模，且在三个基准数据集上表现优于现有方法。

Aug, 2019

本文提出利用级联关系网络和递归重建网络进行精确的类别级别 6D 姿态估计，并通过稠密对应关系获得实例的 6D 姿态。

Aug, 2021