Aug, 2021

单目 3D 物体检测的渐进式坐标变换

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TL;DR本文提出一种名为 “Progressive Coordinate Transforms”（PCT）的新型简单的轻量级方法来促进学习坐标表示，通过引入具有自信损失的定位增强机制来逐步改进定位预测，并利用语义图像表示来弥补局部提案的使用，得到了在 KITTI 和 Waymo Open Dataset 单眼 3D 检测基准上具有卓越的改进并具有良好的泛化性能。
发现论文，激发创造
  • 单目 3D 目标检测的正交特征转换

    本文采用正交特征变换的方式将图像特征映射到三维空间，从而让我们能够在一个具有一致尺度和可推断真实距离的领域中全面考虑场景的空间配置，运用于端到端的深度学习架构中，在 KITTI 3D 物体基准测试上实现了最先进的性能。

    Nov, 2018

  • OCM3D：基于物体的单目三维物体检测

    本文提出了一种适用于单目三维目标检测的新型基于物体的体素表示法，能够有效地组织噪点云在体素网格内，并能够精确定位对象在三维空间中的位置。通过考虑三维物体与相关二维框之间的关系，我们将单目三维目标检测中的置信度机制进行了分解，并在 KITTI 数据集上进行了评估，性能显著优于现有技术。

    Apr, 2021

  • 基于伪激光雷达点云的单目 3D 目标检测

    提升单目深度学习算法中对于三维场景物体检测的表现，通过伪 LIDAR 点云实现与 LIDAR 算法的融合，最终在 KITTI 基准测试中取得了最优结果。

    Mar, 2019

  • 从稀疏点到稠密点云：通过有限的 LiDAR 数据增强 3D 检测

    提出了一种结合单目和基于点云的三维检测的平衡方法，使用低成本、低分辨率的传感器获取仅有 512 个点，然后将这有限的三维信息与单张图像结合重建完整的三维点云，通过与多模态现成的三维检测器结合使用，使得三维检测的准确率相比于最新的单目检测方法提高了 20%，相对于基准多模态方法在 KITTI 和 JackRabbot 数据集上提高了 6% 到 9%。

    Apr, 2024

  • 基于激光雷达点云辅助的单目三维物体检测

    通过使用粗略标签和无标签雷达点云伪标签，LPCG 可以在自动驾驶系统中显著降低标注成本或显著提高检测准确性，在 KITTI 基准测试和 Waymo 基准测试中都取得了很好的效果。

    Apr, 2021

  • 利用精准提议和形状重建的单目 3D 物体检测

    MonoPSR 是一种使用神经网络利用提议和形状重建的单目三维物体检测方法，该方法在 KITTI 基准测试中取得了最新的最优结果。

    Apr, 2019

  • 基于图像的三维物体检测的端到端伪 LiDAR

    本文提出了一种基于可微分的表示变换模块的框架，使得 3D 物体检测与深度估计的深度神经网络能够在此统一的框架中进行端到端的训练，该框架与大多数目前最先进的神经网络兼容，并在 KITTI 基于图像的 3D 物体检测排行榜上获得最高名次。

    Apr, 2020

  • CT3D++：基于关键点引导的通道注意力变换提升 3D 物体检测

    通过引入两个旨在准确高效地检测和定位三维空间中物体的 3D 物体检测框架，本文目的是解决当前 3D 检测的灵活性和可伸缩性不足的问题，并在 KITTI 数据集和大规模 Waymo 数据集上取得最先进的性能。

    Jun, 2024

  • Center3D: 基于中心点的单目三维物体检测和深度理解

    本文提出了一种基于单目 RGB 图像的 3D 目标检测方法 ——Center3D，通过利用 2D 和 3D 中心之间的差异及组合分类和回归方法，可以更加准确、高效地定位和深度估计，相较现有方法，实验表明此方法在 KITTI 数据集上表现更好。

    May, 2020

  • 单目三维目标检测中伪 LiDAR 方法的可信度是否被低估了？

    本研究揭示出 Pseudo-LiDAR 方法训练出的验证结果存在显著偏差，首次提出了 3D 置信度预测模块，利用该模块可以成功地与 RGB 3D 检测方法相结合，并证明新设计的 3D 置信度测量方法可以获得最先进性能。

    Dec, 2020