0. 使用深度和语义信息生成物体的点云，其中深度和语义信息由现成的方法提供

1. 对物体点云分割进行下采样(Farthest Point Sampling)

2. 以下采样的点云和分类信为输入，两个 Basenet 神经网络分别回归物体的旋转和平移。物体的平移由三维欧几里德坐标系表示；物体的旋转由围绕三个坐标轴旋转的角度(即轴角 axis-angle)表示。

3. 最后应用迭代最近点(ICP)算法对目标位姿进行微调。

如Table 1所示，仅使用深度信息，本文提出的方法在 YCB-Video 数据集上得到了比 PoseCNN (PC)和 DenseFusion (DF)这些基于色彩信息的方法更好的性能。这里 AD 表示一系列评估点的平均距离，ADS 表示对称的平均距离。

定性分析结果和与 PoseCNN (PC)、 DenseFusion (DF)的对比：

Abstract

This paper addresses the task of estimating the 6 degrees of freedom pose of a known 3D object from depth information represented by a point cloud. Deep features learned by convolutional neural networks from color information have been the dominant features to be used for inferring object poses, while depth information receives much less attention. However, depth information contains rich geometric information of the object shape, which is important for inferring the object pose. We use depth information represented by point clouds as the input to both deep networks and geometry-based pose refinement and use separate networks for rotation and translation regression. We argue that the axis-angle representation is a suitable rotation representation for deep learning, and use a geodesic loss function for rotation regression. Ablation studies show that these design choices outperform alternatives such as the quaternion representation and L2 loss, or regressing translation and rotation with the same network. Our simple yet effective approach clearly outperforms state-of-the-art methods on the YCB-video dataset.

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