استنتاج الوضعية ذات الستة درجات من الحرية (6DoF) لكائن من صورة RGB واحدة هو مهمة مهمة ولكنها صعبة، خاصة في حالات التداخل الشديد. وعلى الرغم من أن النهج الحديثة تحسّن من الأطر الثنائية المراحل من خلال تدريب نموذج يُنفَّذ بشكل متكامل من البداية إلى النهاية، إلا أنها لا تستفيد من القيود المحلية والعالمية. في هذه الورقة، نقترح استخراج السمات الزوجية لدمج القيود المحلية، واستخدام الت régularisation الثلاثية لدمج القيود العالمية، بهدف تحسين تقدير وضعية الكائنات ذات الستة درجات من الحرية. وبالإضافة إلى ذلك، وبفضل تحسين تقنيات التوليد (augmentation)، تحقق طريقة العمل هذه أفضل نتائج مُحققة حتى الآن على مجموعة بيانات Occlusion Linemod الصعبة، مع تحسّن بنسبة 9% مقارنة بالحالة السابقة الأفضل، كما تُظهر نتائج تنافسية على مجموعة بيانات Linemod.