用于无限制头部姿态估计的 6D 旋转表示
使用旋转矩阵法进行端到端的头部姿态预测，通过引入连续 6D 旋转矩阵表示法和地理损失方法来有效学习头部旋转外观并克服当前最先进方法的限制，从而大幅提高头部姿态预测的范围和稳定性。
Sep, 2023
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
本文提出了一种利用点云深度信息并结合卷积神经网络和几何姿态优化，分别使用旋转和平移回归网络的方法来估算已知 3D 物体的 6 自由度姿态，其中通过旋转轴角表示旋转并使用测地线损失函数进行回归，实验结果在 YCB-video 数据集上明显优于现有方法。
Jan, 2020
本文提出了一种离散连续的旋转回归公式来解决对称物体旋转不确定性问题，并通过点聚集向量来检测物体位置，并在 LINEMOD 和 YCB-Video 基准测试中得到比现有方法更好的表现。
Feb, 2020
本文提出了一种实时的、无需面部检测或关键点定位的六自由度、三维人脸姿态估计方法，使用了 Faster R-CNN 模型将六自由度位姿回归给图像中所有的脸部，并展示了该方法在 AFLW2000-3D 和 BIWI 数据集上的优越性能。
Dec, 2020
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
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
本文提出了一种基于合成图像或少量真实图像训练的 6D 物体位姿估计方法，使用第一网络获得粗略姿态估计后，使用第二网络预测精细的二维对应场，并推断所需的姿态纠正，该方法在显著减少合成图像与真实图像领域差异的情况下具有与需要标注真实图像训练的方法相当的性能，而在使用 20 张真实图像时，它的性能明显优于它们。
Mar, 2022