本研究探讨了单眼深度估计模型在相对姿态估计中的应用不足，提出三种求解器，结合经典方法显著提升了深度估计效果。实验结果表明，该方法在不同条件下优于传统解决方案。

本文综述多相机系统相对姿态估计方法，包括仿射对应、最小解求解器、全局最优内点最大化、半广义单应性、深度学习6D姿态估计及二次约束二次规划，利用几何约束和特定参数化提升估计效率与精度，应用于自动驾驶、异常值检测和运动估计。

该文介绍了一种基于假设和验证框架的新方法，通过单个参考视图与查询图像之间的相对物体姿态估计，实现了相对姿态估计和处理未见过的物体时的鲁棒性。同时，引入了一种3D感知验证，以衡量可靠性。