연구진은 단안 카메라를 이용한 우주선 6D 자세 추정 프레임워크 GAP-GDRNet을 제안했어요. 이 프레임워크는 약한 표면 질감과 부분적인 가려움 문제를 해결하기 위해 설계됐어요.
GAP-GDRNet은 geometry-guided direct regression (GDR-Net) 패러다임을 따르며, attention-based feature refinement (AFR) 모듈과 patch-level geometric self-attention (PGSA) 모듈을 적용했어요.
연구팀은 Blender 기반 주석 과정을 통해 우주선 마스크, 카메라 내재적 변수, 6D 자세 레이블을 생성하여 지도 학습을 진행했어요.