Object Pose 6D Estimation English
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6DoF / 图像投影 · error

2D Projection

2D Projection Error

把 CAD 点投到图像后，测预测与真实投影的平均像素偏差。

它从相机视角衡量“图像里看起来偏了多少”，常以 < 5px 成功率报告，尤其适合 RGB-only 或 AR 视觉对齐场景。

看原理与公式 查看相关论文 17

Principle

原理：它究竟在惩罚什么？

公式给出计算规则；示意图帮助区分误差发生在三维模型、可见表面、图像平面还是阈值聚合层。

三维空间中很小的变化，靠近相机或在长焦相机下可能产生较大的像素偏移。

因此它关注最终渲染、叠加或图像对齐是否肉眼可见地错位。

e2D=1∣M∣∑x∈M∥πK(Rgtx+tgt)−πK(R^x+t^)∥2e_{2D}=\frac{1}{|\mathcal M|}\sum_{x\in\mathcal M}\left\lVert \pi_K(R_{gt}x+t_{gt})-\pi_K(\hat R x+\hat t)\right\rVert_2
π_K 表示使用相机内参 K 的透视投影，因此图像分辨率与焦距会影响像素误差的含义。
图像平面：像素偏移相机中心
本站示意：用于理解该指标关注的误差空间，并非真实数据或原论文插图。

How to compute

计算步骤

  1. 01

    用两组 pose 变换 CAD 点。

  2. 02

    用同一相机内参把两组 3D 点投到图像。

  3. 03

    计算像素距离均值，或统计低于 5px 的比例。

Strength

适合回答

  • 与图像观感直接相关。
  • 不要求深度图，可用于 RGB-only protocol。

Caveat

读表时要警惕

  • 5px 在 640px 与 4K 图像中的严格程度不同。
  • 像素误差不等价于三维抓取/装配误差。

Paper atlas

文献库中哪些论文报告了它？

由论文的原始指标写法自动归一化得到。直接报告与通过上层协议关联的论文会明确区分。

在文献库筛选
17关联论文
17直接报告
0通过协议关联
2026 直接报告

Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey

IJCV · Jian Liu, Wei Sun, Hui Yang 等

原始写法：2D Projection
2025 直接报告

BoxDreamer: Dreaming Box Corners for Generalizable Object Pose Estimation

ICCV · Yuanhong Yu, Xingyi He, Chen Zhao 等

原始写法：Proj2D@5px
2025 直接报告

Environment-Agnostic Pose: Generating Environment-independent Object Representations for 6D Pose Estimation

ICCV · Shaobo Zhang, Yuhang Huang, Wanqing Zhao 等

原始写法：2D Projection
2025 直接报告

GS-Pose: Generalizable Segmentation-Based 6D Object Pose Estimation With 3D Gaussian Splatting

3DV · Dingding Cai, Janne Heikkilä, Esa Rahtu

原始写法：2D Projection
2025 直接报告

iG-6DoF: Model-free 6DoF Pose Estimation for Unseen Object via Iterative 3D Gaussian Splatting

CVPR · Tuo Cao, Fei Luo, Jiongming Qin 等

原始写法：Projection 2D
2025 直接报告

ONDA-Pose: Occlusion-Aware Neural Domain Adaptation for Self-Supervised 6D Object Pose Estimation

CVPR · Tao Tan, Qiulei Dong

原始写法：2D projection error
2024 直接报告

MFOS: Model-Free & One-Shot Object Pose Estimation

AAAI · JongMin Lee, Yohann Cabon, Romain Brégier 等

原始写法：2D Projection / Proj2D (5px)
2022 直接报告

Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images

ECCV · Yuan Liu, Yilin Wen, Sida Peng 等

原始写法：Prj-5
2022 直接报告

MegaPose: 6D Pose Estimation of Novel Objects via Render & Compare

CoRL · Yann Labbé, Lucas Manuelli, Arsalan Mousavian 等

原始写法：2D Projection / Proj2D@5px
2022 直接报告

PIZZA: A Powerful Image-only Zero-Shot Zero-CAD Approach to 6 DoF Tracking

3DV · Van Nguyen Nguyen, Yuming Du, Yang Xiao 等

原始写法：2D Projection / Proj2D-5px
2022 直接报告

YOLOPose: Transformer-based Multi-Object 6D Pose Estimation using Keypoint Regression

arXiv · Arash Amini, Arul Selvam Periyasamy, Sven Behnke

原始写法：2D Projection
2019 直接报告

DPOD: 6D Pose Object Detector and Refiner

ICCV · Sergey Zakharov, Ivan Shugurov, Slobodan Ilic

原始写法：2D Projection
2019 直接报告

PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation

CVPR · Sida Peng, Yuan Liu, Qixing Huang 等

原始写法：2D Projection
2018 直接报告

Deep Object Pose Estimation for Semantic Robotic Grasping of Household Objects

CoRL · Jonathan Tremblay, Thang To, Balakumar Sundaralingam 等

原始写法：2D Projection
2018 直接报告

PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

RSS · Yu Xiang, Tanner Schmidt, Venkatraman Narayanan 等

原始写法：2D Projection
2018 直接报告

Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction

CVPR · Bugra Tekin, Sudipta N. Sinha, Pascal Fua

原始写法：2D Projection
2017 直接报告

SSD-6D: Making RGB-based 3D Detection and 6D Pose Estimation Great Again

ICCV · Wadim Kehl, Fabian Manhardt, Federico Tombari 等

原始写法：2D Projection

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继续比较相关指标

把同一层级的指标放在一起读，才能知道一个分数为什么升、另一个分数为什么不动。

ADD

Average Distance of Model Points

error
比较同一 CAD 点在预测与真实姿态下的位置，取平均三维距离。

MSPD

Maximum Symmetry-Aware Projection Distance

error
考虑对称后，测最坏模型点在图像平面上偏了多少像素。

n° mcm

Rotation–Translation Threshold Accuracy

threshold
只有旋转误差和位移误差同时低于阈值，才把一个姿态算作正确。
定义与协议来源展开查看原始论文、综述和官方评测页面。