نقوم بوصف مشكلة تقدير الوضع للأشياء الصلبة من حيث تحديد وجهة النظر لشرح تقدير الوضع الخشن، وتحديد النقاط الرئيسية لتقديم التفاصيل الدقيقة. نعالج هذين المهمتين في حالتين مختلفتين - الحالة المقيدة مع صناديق حدودية معروفة والحالة الأكثر تحديًا وهي حالة الكشف حيث الهدف هو كشف الأشياء وتقدير وضعها بشكل صحيح وفي الوقت نفسه. نقدم معماريّات قائمة على الشبكات العصبية التلافيفية لهذه الأغراض ونبين أن الاستفادة من تقديرات وجهة النظر يمكن أن تحسن بشكل كبير التوقعات القائمة على المظهر المحلي للنقاط الرئيسية. بالإضافة إلى تحقيق تحسينات كبيرة على أحدث التقنيات في المهام المذكورة أعلاه، نحلل أنماط الأخطاء وتأثير خصائص الأشياء على الأداء لتوجيه الجهود المستقبلية نحو هذا الهدف.