1枚のRGB画像から6次元のポーズを推定することが大きな課題となっており，最近の主流では6Dオブジェクトポーズをアノテーションした2D画像に頼っている．だが，データの収集が面倒だったり，高価であるという問題が発生している．ここで本論文では，6次元アノテーションの負担を軽減させるための手法， Pose-Free Reinforcement Learning(PFRL)を提案．