通过提出一个伪立体式的三维检测框架，包括三种新颖的虚拟视图生成方法和基于视差动态卷积的特征滤波，从单张图片中进行三维物体检测，该方法在 KITTI-3D 基准测试中获得了车辆、行人和骑行者三个类别的第一名。

Mar, 2022

本文提出了一种利用立体照相机生成 3D 物体点云，并将深度估计和物体检测任务以同一度量空间进行统一的方法，其性能优于现有方法，具有更快的推理时间。

Jan, 2021

本文提出了一种融合神经网络、视觉语义分割、在自主驾驶场景下的 3D 目标检测方法，引入了一种名为 SRTs 的快速评估指标，并采用状态优化的多目标特征跟踪机制，实现了高精度和实时性的平衡，并在 KITTI 基准测试中验证了方法的有效性。同时，该方法首次将视觉语义与 3D 目标检测相融合。

Apr, 2019

该论文提出了一种高效准确的单目三维检测框架，通过预测图像空间中的九个三维边界框透视关键点，利用三维和二维透视的几何关系恢复三维空间中的物体属性，无需外部网络或监督数据，实现基于单目图像的实时三维检测。

Jan, 2020

提出了一种基于稀疏和稠密、语义和几何信息的 3D 目标检测方法，名为 Stereo R-CNN，在自动驾驶领域表现优异，无需 3D 位置监督，与现有的基于图像的全监督方法相比，性能更好，实验表明在 KITTI 数据集上，其在 3D 检测和 3D 定位任务中超过现有的基于立体视觉的方法约 30% 的 AP。

Feb, 2019

在自动驾驶中，相较于 2D 检测，3D 检测能够提供更精确的信息用于路径规划和运动估计。然而，由于缺乏几何信息，单一和多视角图像以及来自相机的深度图在检测精度上相对较低。本文提出了 SeSame：一种基于点的语义特征的新表达方法，以确保基于 LiDAR 的 3D 检测具有充足的语义信息。实验证明，我们的方法在 KITTI 物体检测基准测试中在不同难度级别和车辆上优于以前的最先进方法。

Mar, 2024

本文提出一种基于卷积神经网络将基于图像的深度图转换为假激光雷达（pseudo-LiDAR）表示的方法，从而使得使用便宜的单 ocular 或立体成像数据进行 3D 物体检测时的精度在 KITTI 数据集上大幅提高到了 22% 到 74%。

Dec, 2018

本文提出一种基于伪激光雷达（pseudo-LiDAR）的物体三维检测方法，通过改进其立体深度估计的网络结构和损失函数，以及通过利用稀疏的廉价激光雷达传感器的测量结果来传播深度估计值，从而实现对目标的准确检测。在 KITTI 数据集上的实验表明，该方法相比现有方法在远处物体检测精度上有 40% 以上的提升。

Jun, 2019

本文提出了一种基于单个 RGB 图像的高效三维目标检测框架，旨在从二维图像中提取三维信息并在无点云或立体数据的情况下确定对象的精确三维边界框。该方法利用二维目标检测器提取表面视觉特征，消除使用二维边界框带来的表征歧义问题，并探索了不同的三维边界框细化方法，发现基于质量感知损失的分类式方法具有更好的性能。在 KITTI 基准测试上，该方法优于当前单个 RGB 图像基础的三维目标检测技术水平。

Mar, 2019

本文利用立体图像对 3D 目标进行检测，通过能量函数优化，使用 CNN 进行目标检测和姿态估计，实现在 KITTI 测试中的最佳表现，并应用 LIDAR 信息进一步优化检测结果。

Aug, 2016