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

本研究提出一种名为 Cas6D 的级联框架，该框架对六自由度物体姿态进行少样本学习的估计，使用自监督预训练 ViT 积累鲁棒特征、用特征金字塔进一步精炼姿态和借助离散化姿态搜索范围和渐进式缩小姿态搜索范围的特性克服了 6DoF 姿态估计中的一些常见失败模式。该研究表明，相较于 OnePose ++ 和 Gen6D，在 32-shot 设定下，Cas6D 在 LINEMOD 和 GenMOP 数据集上的定位精度分别提高了 9.2％和 3.8％（Proj-5）。

Jun, 2023

本文提出了 DenseFusion 框架，使用异构网络结构从 RGB-D 图像中估计已知物体的 6D 位姿，并通过端对端迭代位姿细化进一步提高了姿态估计的精度和实时性。实验结果表明，我们的方法在 YCB-Video 和 LineMOD 数据集上优于现有方法，并在实际机器人应用中实现了对物体的抓取和操作。

Jan, 2019

使用无监督学习的方法进行单眼 RGB 数据下的 6D 物体位姿估计，作者训练了一个神经网络模型，通过真实 RGB-D 数据的自监督模式来提高模型的性能表现，并证明了该方法能够显著地优化模型的性能，超过了其他使用合成数据或领域适应技术的方法。

Apr, 2020

提出了一种基于多视角视野的实时视觉系统，可以从单个 RGB-D 视角提出三维物体姿态建议，并且根据多个视角的姿态估计和非参数占用信息积累这些姿态估计，从而对接触的多个已知对象进行一致的、不相交的姿态估计。应用于实时机器人应用程序中，只使用机载 RGB-D 视觉，机械臂可以精确而有序地拆卸复杂的物体堆放，展示了其准确性和鲁棒性。

Apr, 2020

使用经济可扩展的实际到合成数据的生成以及姿态估计器等最新组件，我们建立了一个代表性的 6D 姿态估计流程，并在实际的零件排序过程中对汽车零件进行了评估。通过分析发现，训练后的 6D 姿态估计器的性能有所改善，但不满足行业需求。我们揭示了造成这种情况的原因是估计器无法提供可靠的姿态不确定性，而不是提供充分准确的姿态。在此背景下，我们进一步分析了基于 RGB 和 RGB-D 的方法与通过合成数据引起的领域差异的比较，并发现它们对此具有不同的脆弱性。

Sep, 2023

通过强化学习，使用 2D 图像注释作为微弱监督的 6D 姿态信息，我们构建了一个无需真实世界 6D 标签的 6D 姿态微调模型，从而实现了优化姿态模型的有效方法。

Feb, 2021

数字孪生技术在移动增强现实环境中，通过创建精确的物理对象数字副本，对于重塑三维物体追踪和定位场景具有重要潜力。本文基于我们之前的工作《数字孪生追踪数据集》（DTTD），针对移动增强现实环境中的挑战，提出了一种基于转换器的 6 自由度姿态估计器，并引入了使用 iPhone 14 Pro 的创新 RGBD 数据集，通过大量实验和深入分析，证明了我们方法在处理深度数据错误时的有效性，超过现有基线的性能。代码将公开提供。

Sep, 2023

本论文提出了一种单阶段的分层端对端可训练网络，可以更好地解决大规模空间场景中的 6D 姿态估计问题，相比现有方法在合成的太空图像和标准数据集上表现更优秀。关键词包括 6D 姿态估计、空间、大气散射、基准数据集和端对端可训练网络

Apr, 2021

本文提出了一种新的方法，使用注意力机制有效地考虑 RGB 和深度之间的相关性，探索了用于确保 RGB 和深度之间有效信息流的内部和交叉相关模块的有效融合策略。实验结果表明，该方法在对象姿态估计方面的表现优于现有方法，并证明了该方法可以为真实世界的机器人抓取任务提供准确的物体姿态估计。

Sep, 2019