본 논문은 금속 물체에 대한 6D 객체 자세 추정의 정확도 향상을 목표로 한다. 금속 물체의 반사 및 반사광과 같은 어려움을 해결하기 위해 다양한 조명 및 배경 조건 하에서 다양한 금속 물체(캔, 가정용품, 산업용품)를 포함하는 새로운 BOP 호환 데이터셋을 제시한다. 이 데이터셋은 추가적인 기하학적 및 시각적 단서를 제공하며, 이를 활용하여 GDRNPP 알고리즘을 개선, 추가적인 키포인트 예측 및 재질 추정 헤드를 도입함으로써 공간 장면 이해도를 높였다. 새로운 데이터셋에 대한 평가 결과, 금속 물체에 대한 정확도가 향상되어 추가적인 기하학적 및 시각적 단서가 학습 향상에 기여한다는 가설을 뒷받침한다.
