使用 Wild6D 数据集，采用半监督学习，通过自由的渲染方法与真实数据的轮廓匹配目标函数得到的 Rendering for Pose estimation network RePoNet 模型，在无需真实数据 3D 标注的情况下，能更好地解决类别级别的 6D 对象位姿估计问题。

Jun, 2022

提出了一种基于几何学的、适用于具有严重类内形状变化的物体类别级别姿态估计系统 GPV-Pose，该系统通过引入自信驱动旋转表示法和几何引导的点对点投票模式来提高分类级别姿态敏感特征的学习，并利用不同的输出流来实现几何一致性项的推理，优于公共基准测试的最新竞争对手，同时在 20 FPS 的实时推理速度下几乎达到最佳表现。

Mar, 2022

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

本文提出了一种基于学习的方法，用于在点云数据中完成刚性物体的 6 自由度姿态估计，并且相比于使用 RGB 信息进行物体检测的方法，本方法可以通过初始检测到最终转换估计阶段处理无序的点集来实现准确的姿态估计，有些情况下还能够超过在相同数据上训练的最先进的方法.

Dec, 2019

本文提出了一种可扩展，高效和准确的方法，用于检索野外对象的 3D 模型，包括了 3D 姿态估计，使用姿态先验来检索 3D 模型，使用基于 CNN 的多视图度量学习方法从 RGB 图像中检索图像描述符与采用的渲染深度图像匹配的深度图像得出精准的 3D 模型，报告了 Pascal3D + 上 3D 模型的定量结果。

Mar, 2018

该论文提出了一个统一的框架来处理品类、实例以及部位的姿态追踪问题，其中 9DoF 姿态表示通过 3D 错套边框实现。通过三个模块的组合提高 9DoF 姿态的精度达到了最优，成为了该领域的新的最优实践方法。

Apr, 2021

该研究提出了一个基于自监督学习框架和 SE (3) 等变点云网络的类别级别物体位姿估计方法，可在没有真值姿态注释、CAD 模型和多视图监督的情况下，从单独的 3D 点云中进行类别级别的六自由度物体位姿估计， 并在多个基准测试上验证了该方法的有效性。

Oct, 2021

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

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

该论文提出了一种从单个 RGB 图像中估计物体连续 6-DoF 姿态的方法，该方法结合了经卷积网络预测的语义关键点和可变形的形状模型，同时采用了半自动数据生成技术来训练可学习组件，在实验中该方法达到了与现有技术相当的结果。

Apr, 2022