整体方法直接估计给定图像中物体的三维位置和方向。经典的基于模板的方法构造刚性模板并扫描图像以计Kaiyun Sports算最佳匹配姿态。这种手工制作的模板对集群场景不太可靠。最近，人们提出了一些基于深度神经网络的方法来直接回归相机或物体的6D姿态。然而，旋转空间的非线性使得数据驱动的DNN难以学习和推广。

　　目前基于关键点的方法首先检测图像中物体的二维关键点，然后利用PnP算法估计6D姿态。

　　根据数据格式的不同，又可分为基于RGB三维姿态估计模型、RGB-D、点云数据的识别算法。