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6DoF / 阈值成功率 · threshold

n° mcm

Rotation–Translation Threshold Accuracy

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。

5° 2cm、5° 5cm、10° 5cm 都属于这一类。它在类别级和 9DoF 论文中十分常见,但不同阈值不能直接横比。

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。

它把连续误差转成“能不能用于该精度需求”的二元判断。

联合门槛避免了只旋转对、或只位置对却被误判为成功。

Acc⁡n∘,mcm=1N∑i=1N1[eR(i)<n∘  ∧  et(i)<mcm]\operatorname{Acc}_{n^\circ,m\mathrm{cm}} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\mathbf{1}[e_R^{(i)} < n^\circ \;\wedge\; e_t^{(i)} < m\mathrm{cm}]
阈值是协议的一部分;把 5°2cm 与 10°5cm 放在同一排名里没有意义。
真实 pose预测 pose 对应点距离 / 姿态分量误差
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

    逐实例计算旋转与平移误差。

  2. 02

    使用论文或数据集规定的 n° 与 mcm 判断成功。

  3. 03

    统计所有实例的成功比例;多阈值时应逐列报告。

Strength

适合回答

  • 直观地对应应用容忍度。
  • 不依赖 CAD 表面采样,适合类别级尺度/姿态任务。

Caveat

读表时要警惕

  • 阈值附近的连续改进会被二值化掩盖。
  • 不同物体尺寸共用固定 cm 阈值并不总是公平。

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
32关联论文
32直接报告
0通过协议关联
2026 直接报告

ComPose: A Unified Completion-Pose Framework for Robust Category-Level Object Pose Estimation

CVPR · Huan Ren, Yihan Chen, Chuxin Wang 等

原始写法:10 degree 2 cm accuracy
2026 直接报告

MemPose: Category-level Object Pose Estimation with Memory

ECCV · Xiao Lin, Minghao Zhu, Yun Peng 等

原始写法:n° mcm / 5° 2cm / 5° 5cm / 10° 2cm / 10° 5cm
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:n° mcm
2025 直接报告

CAP-Net: A Unified Network for 6D Pose and Size Estimation of Categorical Articulated Parts from a Single RGB-D Image

CVPR · Jingshun Huang, Haitao Lin, Tianyu Wang 等

原始写法:5° 5cm
2025 直接报告

CleanPose: Category-Level Object Pose Estimation via Causal Learning and Knowledge Distillation

ICCV · Xiao Lin, Yun Peng, Liuyi Wang 等

原始写法:5° 2cm / 5° 5cm / 10° 2cm / 10° 5cm
2025 直接报告

GCE-Pose: Global Context Enhancement for Category-level Object Pose Estimation

CVPR · Weihang Li, Hongli Xu, Junwen Huang 等

原始写法:5° 2cm / 5° 5cm / 10° 2cm / 10° 5cm
2025 直接报告

Generalizable Single-View Object Pose Estimation by Two-Side Generating and Matching

WACV · Yujing Sun, Caiyi Sun, Yuan Liu 等

原始写法:n° mcm
2025 直接报告

GIVEPose: Gradual Intra-class Variation Elimination for RGB-based Category-Level Object Pose Estimation

CVPR · Ziqin Huang, Gu Wang, Chenyangguang Zhang 等

原始写法:5° 5cm
2025 直接报告

Leveraging Global Stereo Consistency for Category-Level Shape and 6D Pose Estimation from Stereo Images

CVPR · Junning Qiu, Minglei Lu, Fei Wang 等

原始写法:5° 5cm
2025 直接报告

KeyPose: Category-Level 6D Object Pose Estimation with Self-Adaptive Keypoints

AAAI · Sheng Yu, Di-Hua Zhai, Yuanqing Xia

原始写法:5° 2cm / 5° 5cm / 10° 2cm / 10° 5cm
2025 直接报告

MK-Pose: Category-Level Object Pose Estimation via Multimodal-Based Keypoint Learning

IROS · Yifan Yang, Peili Song, Enfan Lan 等

原始写法:n° mcm
2025 直接报告

RCGNet: RGB-based Category-Level 6D Object Pose Estimation with Geometric Guidance

IROS · Sheng Yu, Di-Hua Zhai, Yuanqing Xia

原始写法:n° mcm
2025 直接报告

Rethinking Correspondence-based Category-Level Object Pose Estimation

CVPR · Huan Ren, Wenfei Yang, Shifeng Zhang 等

原始写法:5° 5cm / 10° 5cm
2025 直接报告

Universal Features Guided Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation

AAAI · Wentian Qu, Chenyu Meng, Heng Li 等

原始写法:5° 2cm / 5° 5cm / 10° 2cm / 10° 5cm
2024 直接报告

Instance-Adaptive and Geometric-Aware Keypoint Learning for Category-Level 6D Object Pose Estimation

CVPR · Xiao Lin, Wenfei Yang, Yuan Gao 等

原始写法:5° 2cm / 5° 5cm / 10° 2cm / 10° 5cm
2024 直接报告

DiffusionNOCS: Managing Symmetry and Uncertainty in Sim2Real Multi-Modal Category-Level Pose Estimation

IROS · Takuya Ikeda, Sergey Zakharov, Tianyi Ko 等

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

RGB-Based Category-Level Object Pose Estimation via Decoupled Metric Scale Recovery

ICRA · Jiaxin Wei, Xibin Song, Weizhe Liu 等

原始写法:n° mcm / 5° 2cm / 5° 5cm / 10° 2cm / 10° 5cm
2024 直接报告

Implicit Coarse-to-Fine 3D Perception for Category-Level Object Pose Estimation from Monocular RGB Image

ICRA · Jia Li, Li Jin, Xibin Song 等

原始写法:n° mcm / 10° 10cm
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:n° mcm
2024 直接报告

MV-ROPE: Multi-View Constraints for Robust Category-Level Object Pose and Size Estimation

IROS · Jiaqi Yang, Yucong Chen, Xiangting Meng 等

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

Marrying NeRF with Feature Matching for One-Step Pose Estimation

ICRA · Ronghan Chen, Yang Cong, Yu Ren

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

NeuSurfEmb: A Complete Pipeline for Dense Correspondence-Based 6D Object Pose Estimation without CAD Models

IROS · Francesco Milano, Jen Jen Chung, Hermann Blum 等

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

OP-Align: Object-level and Part-level Alignment for Self-supervised Category-level Articulated Object Pose Estimation

ECCV · Yuchen Che, Ryo Furukawa, Asako Kanezaki

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

Robust Category-Level 3D Pose Estimation From Diffusion-Enhanced Synthetic Data

WACV · Jiahao Yang, Wufei Ma, Angtian Wang 等

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

Scalable Network and Adaptive Refinement Module for 6D Pose Estimation of Diverse Industrial Components

IROS · Kun Qian, Mustafa Suphi Erden, Xianwen Kong

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

Single-Shot 6DoF Pose and 3D Size Estimation for Robotic Strawberry Harvesting

IROS · Lun Li, Hamidreza Kasaei

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

ToolEENet: Tool Affordance 6D Pose Estimation

IROS · Yunlong Wang, Lei Zhang, Yuyang Tu 等

原始写法:n° mcm
2024 直接报告

Zero123-6D: Zero-Shot Novel View Synthesis for RGB Category-Level 6D Pose Estimation

IROS · Francesco Di Felice, Alberto Remus, Stefano Gasperini 等

原始写法:n° mcm
2022 直接报告

CenterSnap: Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and Categorical 6D Pose and Size Estimation

ICRA · Muhammad Zubair Irshad, Thomas Kollar, Michael Laskey 等

原始写法:5° 5cm
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:n° mcm
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:n° mcm
2019 直接报告

Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation

CVPR · He Wang, Srinath Sridhar, Jingwei Huang 等

原始写法:5° 5cm
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