该论文提出了一种单次操作的方法，可以在不需要多个阶段或检查多个假设的同时，在 RGB 图像中检测对象并预测其 6D 姿态。通过采用新的 CNN 架构和 PnP 算法，该方法可以以 50fps 的速度在 Titan X GPU 上运行，比其他最近的 CNN 方法具有更高的准确性和更适合实时处理。

Nov, 2017

本文提出了一种从单一 RGB 图像中检测和重构多个 3D 物体的方法，通过逐步优化检测、对齐和形状重构，选择最佳的几个候选形状，并采用轻量化的重构技术进行快速、端到端的训练。

Dec, 2020

通过多阶段训练管线，我们的方法成功地在实时运行中克服了现有自监督方法在 3D 物体识别方面的限制，并在 NOCS 测试集上的 6D 姿态估计中取得了 16.4% 的绝对改进，同时以接近实时的 5 Hz 速度运行。

Oct, 2023

本文介绍了一种新的基于深度图像的单镜头 6D 物体姿态估计方法，使用全卷积神经网络实现，通过将三维输入数据在空间上离散化，将姿态估计视为一个回归任务来处理，在所得到的体元上局部求解。该方法是端对端优化的，不需要手动标注 6D 姿态的真实世界数据，依靠完全使用合成数据进行训练的方式得到了良好的性能。实验验证了该方法在公共基准数据集上的优异表现。

Apr, 2020

本文提出了一种名为 OnePose 的新方法，可以在没有 CAD 模型的情况下对任意类别的物体进行物体姿态估计，利用视觉定位和图形注意力网络结合进行 2D 和 3D 特征匹配，结合基于特征的姿势跟踪器，可以实现对日常家用物品 6D 姿态的实时稳定检测和跟踪。

May, 2022

通过引入多目标检测网络，本研究在 CAD 模型、3D 形状、姿势估计领域取得了最先进的表现，提高了实例对齐准确度，与多视角方法相当。

Oct, 2023

本文提出了一种新颖的流程，通过解耦 6D 姿态和尺寸估计，减轻了单目观察带来的尺度不精确对刚性变换的影响，并借助预训练的单目估计器获取局部几何信息，以便搜寻二维 - 三维对应关系，并利用基于类别级统计的独立分支直接恢复物体的度量尺度，最后倡导使用 RANSAC-P$n$P 算法鲁棒求解 6D 物体姿态。在合成和真实数据集上进行了大量实验证明，相对于先前最先进的基于 RGB 的方法，我们的方法在旋转准确性方面表现出更高的性能。

Sep, 2023

本研究提出了一种基于类别 6D 物体姿态和大小估计（COPSE）模型的方法，能够从目标物体的点云中推断出物体的 3D 旋转、平移和大小，其中主要依赖深度图像中的形状信息，并通过预测对称的点云来实现对于物体的对称对应估计，此方法在物体抓取等任务中已经应用并发挥了良好的效果。

Jun, 2021

该研究提出了一种基于关键点的方法，通过一个 RGB 图像作为输入，对已知类别内的未知目标实例进行目录级别的物体位姿估计，采用单阶段神经网络，并在 Objectron 基准测试中表现出比现有方法更好的性能

Sep, 2021

本文介绍了一种新的方法，通过感知系统提供场景中所有物体的几何和语义信息，同时提供这些物体的可行抓取，以加速机器人操作的复杂度。通过详细的定量分析，我们展示了我们的方法通过在 30 帧 / 秒速度下提供竞争性能，以比较专门用于物体形状、姿态和抓取预测的最新技术方法。

May, 2023