以 Single View Image 作为输入，本文提出一种基于 Dual Pose Network 的新方法来预测 6D 对象姿态（旋转、平移和大小），DualPoseNet 利用两个平行的姿态解码器在共享姿态编码器的基础上，对对象构成补充监督，加强对姿态的学习，同时在没有测试 CAD 模型的情况下使用隐式解码器进行精细化的姿态预测，得到了比现有方法更好的效果。

Mar, 2021

本文基于 2D 物体注释和 RGB 图像提出了一个双步骤的姿态估计框架，该框架使用 DSC-PoseNet 网络实现了基于差分渲染器的姿态估计，同时还利用自我监督学习生成伪标签进行训练，实验表明该方法在真实数据集上性能优于基于合成数据集的现有模型。

Apr, 2021

类别级别姿态估计是一项具有挑战性的任务，近期深度学习方法取得了很大进展，但常常受到需要大量数据集或精心调整的逼真模拟器的限制。为了解决这个冲突，我们提出利用从预训练基础模型中获取的几何和语义特征，通过将 2D 特征从基础模型投影到三维空间来对单个类别的物体模型进行匹配，并在训练好的匹配网络上处理对未见物体实例的新的单视图观测，这比先前方法需要的数据量显著减少。我们通过丰富的评估结果表明了这一点，并展示了比先前方法更好的性能。

Nov, 2023

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

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

利用 FoundPose 方法可以从单个 RGB 图像中准确估计看不见的刚性物体的 6D 姿态，方法基于 DINOv2 模型实现泛化能力强，通过 DINOv2 基于词袋模型快速检索相似模板，从而建立 2D-3D 对应，最后通过特征度量优化姿态。该方法可以应对各种物体，包括具有对称性和无纹理的复杂物体，在标准 BOP 基准测试中在粗略姿态估计的准确性和速度方面明显优于现有的 RGB 方法，而在特征度量和额外的 MegaPose 优化的情况下，该方法胜过所有的 RGB 竞争者。

Nov, 2023

本文提出了一个主要解决物体类别感知问题的非凸优化模型，其中包括针对模型内部变异性的解决方案，将图形学和优化算法相结合，以提高汽车姿态估计等领域的精度和鲁棒性。

Apr, 2021

本论文提出了一种基于单个视角的 RGB-D 观测对多目标 3D 重建、6D 姿态和大小估计的简单、高效、端到端的方法，并且基于 ShapeNet 和 NOCS 数据集进行了广泛实验，在新颖实际世界的目标实例 6D 姿态中获得了 12.6% 的绝对改进。

Mar, 2022

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

本研究提出了一种名为 HS-layer 的简单网络结构，可以从点云数据中提取混合范围潜在特征，用于类别级对象姿态估计任务。使用 HS-layer 取代 GPV-Pose 基线方法中的 3D-GC 层，可以显著提高性能，在 5d2cm 指标上提高 14.5％，在 IoU75 上提高 10.3％。与现有方法相比，在 REAL275 数据集上的表现优异，较之提高 8.3％（5d2cm）和 6.9％（IoU75），且运行速度快（50 FPS） 。

Mar, 2023