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6D-位姿估计

分布 3D 视觉与重建3医学影像与生物视觉1

PoseGAM: Robust Unseen Object Pose Estimation via Geometry-Aware Multi-View Reasoning

把多视图基础模型当作位姿回归器，用点云几何与几何表征网络特征两路注入物体几何先验，绕开显式 2D-3D 对应匹配，可直接迁移到无模板、无 CAD 模型的未见物体位姿估计与抓取场景。

KASALv2: Fully Automatic 3D Rotational Symmetry Classification and Axis Localization

提出全自动、无参考的 3D 旋转对称类型分类与轴定位框架，可直接作为 6D 位姿估计的对称性先验，替代人工标注，提升 FoundationPose 在 BOP 数据集上的精度。

EchoPOSE: 6D Pose Estimation of Sparse Echocardiograms for Left-Ventricular 3D Shape Reconstruction

把稀疏多平面 2D 超声视图当作多视图位姿估计问题：用 Transformer 融合局部图像特征与全局多视图上下文回归分割体的 6D 位姿，再用图调和算法把位姿约束下的轮廓重建为心动周期内的 3D 形状；其几何一致性损失与「稀疏视图+位姿+形变重建」范式可迁移到其他稀疏视角 3D 重建任务。

DICArt: Advancing Category-level Articulated Object Pose Estimation in Discrete State-Spaces

将类别级铰接物体姿态估计建模为离散扩散过程，利用分层运动学耦合和流决策器在离散状态空间中逐步去噪，为复杂铰接物体的 6D 姿态估计提供了新思路。