물체 의 포인트 클라우드 데이터 및 태그 데이터 를 획득 하 는 단계 ; 상기 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에 대해 특징 추출 처리 를 수행 하 여 , 특징 데이터 를 획득 하 는 단계 ; 상기 특징 데이터 에 대해 제 1 선형 변환 을 수행 하 여 , 상기 포인트 가 속하 는 물체 의 기준점 의 위치 에서 상기 포인트 의 위치 까지 의 예측 된 변위 벡터 를 획득 하 는 단계 ; 상기 포인트 의 위치 및 상기 예측 된 변위 벡터 에 따라 상기 포인트 가 속하 는 물체 의 기준점 의 예측 된 위치 를 획득 하 는 단계 ; 상기 특징 데이터 에 대해 제 2 선형 변환 을 수행 하 여 , 상기 포인트 가 속하 는 물체 의 기준점 의 예측 된 자세 각도 를 획득 하 는 단계 ; 상기 특징 테이터 에 대해 제 3 선형 변환 을 수행 하 여 , 상기 포인트 클라우드 데이터 에서 의 포인트 대응 하 는 물체 카테고리 식별 결과 를 획득 하 는 단계 ; 상기 적어도 하나 의 포인트 가 속하 는 물체 의 예측 된 자세 에 대해 클러스터 링 처리 를 수행 하 여 , 적어도 하나 의 클러스터 링 세트 를 획득 하 는 단계 - 상기 예측 된 자세 는 상기 포인트 가 속하 는 물체 의 기준점 의 예측 된 위치 및 상기 포인트 가 속하 는 물체 의 기준점 의 예측 된 자세 각도 를 포함 함 - ; 상기 적어도 하나 의 클러스터 링 세트 에 포함 된 물체 의 예측 된 자세 에 따라 , 상기 물체 의 자세 를 획득 하 는 단계 - 상기 자세 는 위치 및 자세 각도 를 포함 함 - ; 분류 손실 함수 , 상기 물체 카테고리 예측 결과 및 상기 태그 데이터 에 따라 , 분류 손실 함수 값 을 획득 하 는 단계 ; 자세 손실 함수 , 상기 물체 의 자세 및 상기 물체 의 자세 태그 에 따라 , 자세 손실 함수 값 을 획득 하 는 단계 - 상기 자세 손실 함수 의 표현식 은