بالنسبة لتقدير الوضع الثلاثي الأبعاد والشكل المستند إلى صورة RGB ذات عدسة واحدة، غالبًا ما تكون هناك حلول متعددة ممكنة بسبب عوامل مثل الاحتجاز والقطع. يقدم هذا العمل إطارًا احتماليًا متعدد الفرضيات من خلال تحسين انحراف كولبكار-ليبلر (KLD) بين توزيع البيانات وتوزيع النموذج. تُظهر صيغتنا ارتباطًا بين إنتروبيا الوضع وتنوع الفرضيات المتعددة، وهو أمر تم تجاهله في الدراسات السابقة. ولإجراء تقييم شامل، بالإضافة إلى مقياس الفرضية الأفضل (BH)، نأخذ في الاعتبار مدى الرؤية لتقييم التنوع. علاوة على ذلك، فإن إطارنا يتوافق مع التسميات، حيث يمكن تعلّمه من نقاط مفاتيح ثنائية الأبعاد جزئية فقط، مثل تلك التي تكون مرئية. وأظهرت التجارب على معايير مبهمة وواقعية أن طريقة التقدير لدينا تفوق الطرق الأخرى المتطورة في مجال التقدير متعدد الفرضيات من حيث التقييم الشامل. يمكن الاطلاع على صفحة المشروع من خلال الرابط: https://gloryyrolg.github.io/MHEntropy.