本文提出的方法具有擴展到同時估計多個物體的相機姿態的潛力。具體來說，可以考慮以下幾個方面：
多物體反射對應關係：在場景中同時存在多個物體時，可以利用每個物體的反射對應關係來獲取相機姿態。通過分析不同物體的反射信息，可以獨立估計每個物體的姿態，然後將這些信息融合以獲得整體的相機姿態。
增強特徵提取：在特徵提取階段，可以設計一個多任務學習框架，讓模型同時學習多個物體的特徵，這樣可以提高對應關係的檢測精度，並促進多物體的姿態估計。
優化算法的擴展：可以將目前的RANSAC算法擴展到多物體的情境中，通過對多個物體的反射對應關係進行集成，來提高整體的姿態估計準確性。
場景分割：在進行多物體姿態估計時，首先可以對場景進行分割，識別出不同的物體，然後針對每個物體分別進行姿態估計，這樣可以減少物體之間的干擾。
總之，雖然目前的方法主要針對單一物體的相機姿態估計，但通過適當的擴展和調整，完全可以應用於多物體的情境中。