本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的方法，能够通过对特定对象类的分类和姿态回归，从单个或多视图中准确地推断大量对象类的六自由度姿态，并通过 SE（3）的均匀镶嵌提高了鲁棒性。作者还提出了一种适用于单视角存在歧义的高效多视图框架，并在 YCB-Video、JHUScene-50 和 ObjectNet-3D 三个大规模基准测试中取得了优异的表现，与目前现有技术相比表现优秀。

Mar, 2018

本文探讨了一种新的开放式少样本目标 6D 姿态估计问题，并提出了一种密集的 RGBD 原型匹配框架，加上深度外观和几何相关性的先验，以及一种在线纹理融合方法，为解决这个问题建立了基准。

Mar, 2022

IFOR is an end-to-end method for accurately rearranging unknown objects in unstructured environments by applying an optical flow model based on RAFT and iterative minimization algorithm, which works well in cluttered scenes and real-world situations while being trained only on synthetic data.

Feb, 2022

我们提出了一种从单目 RGB 视频中重建自由移动物体的方法，无需任何先验信息，通过基于隐式神经表示同时优化对象的形状和姿态，其中方法的关键是一个虚拟摄像机系统，显著减小了优化的搜索空间。通过在 HO3D 数据集和佩戴在头部设备上捕获的主观 RGB 序列上的评估，我们证明了该方法明显优于大多数方法，并且与假设先验信息的最新技术相媲美。

May, 2024

该研究提出了一种基于 SDFNet 的创新方法，可以通过仅仅一张图像实现对物体的三维形状进行准确预测，相对于 GenRe 和 OccNet 方法来说，该方法在对已知和未知物体的形状重建方面实现了最优性能。

Jun, 2020

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

本研究介绍了一种利用概率形状先验的坐标神经表示方法，结合隐式可微渲染，通过两阶段优化过程，成功实现了多视角三维重建中几乎与 3D 可塑性模型方法、视角较多时的非参数方法相当的高保真度的少视角全三维头部重建。

Jul, 2021

通过识别物体及从同类物体的图片中获取帮助等手段来合成虚拟视图，从而从具有挑战性的情景中重建物体的技术使刚性结构运动算法的应用领域得到极大扩展。

Nov, 2014

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

相机位姿估计的方法可以通过找到对应关系和解决基础矩阵的方式在大多数情况下提供高精度，而使用神经网络直接预测姿态的方法对于有限重叠的情况更加鲁棒，并能够推断出绝对平移尺度，但精度较低。我们展示了如何结合这两种方法的优点；我们的方法能够同时提供精确和稳健的结果，并准确推断出平移尺度。我们模型的核心是一个 Transformer，它通过学习平衡已解决和学习的姿态估计，并提供一个先验信息来指导求解器。全面的分析支持了我们的设计选择，并证明了我们的方法能够灵活适应各种特征提取器和对应估计器，在 Matterport3D、InteriorNet、StreetLearn 和 Map-free Relocalization 上展现了最先进的 6 自由度姿态估计性能。

Mar, 2024