Dec, 2021

SGM3D: 双目引导下的单目三维物体检测

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TL;DR本文提出了一种名为 SGM3D 的新方法，通过引入多粒度域自适应和基于 IoU 匹配的对齐方法，将立体 3D 特征适应到单眼检测中，显著提高了检测性能。实验证明，该方法在 KITTI 和 Lyft 数据集上取得了最先进的结果。
monocular 3d object detectionsgm3dstereo-guidedmulti-granularity domain adaptationiou matching-based alignment
发现论文，激发创造
  • ODM3D：缓解前景稀疏性以提升半监督单目三维物体检测

    通过半监督学习，利用大量未标记的数据，我们提出了 ODM3D 框架，通过跨模态知识蒸馏和新增的数据增强策略来提高单眼 3D 物体检测器的性能，取得了在 KITTI 验证和测试基准上的第一名成绩，显著超过所有现有的单眼方法（监督或半监督）在 BEV 和 3D 检测指标上。

    Oct, 2023

  • 单视图弱监督单目 3D 检测

    利用深度信息，无需任何三维标注或其他训练数据，SKD-WM3D 提出了一种弱监督的单目三维检测框架，通过融合深度信息将图像特征转化为三维表示，有效地消除了单目场景中的深度歧义。实验证明，SKD-WM3D 明显超过了最先进的方法，甚至与许多全监督方法相媲美。

    Feb, 2024

  • 自主驾驶中单目 3D 物体检测的伪立体方法

    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

  • 面向单目 3D 物体检测的深度通用化

    提出了一种基于 MoVi-3D 的深度学习架构，使用几何信息生成虚拟视图对单目 RGB 进行 3D 物体检测，与传统方法相比，成功削减了视觉差异性导致的深度学习复杂度，从而取得了 KITTI3D 基准测试的新的最优结果。

    Dec, 2019

  • 自动驾驶用基于地面的单目三维物体检测

    通过研究路面对 3D 检测提供的额外信息，提出了一种嵌入式神经网络，能够充分利用这些应用程序特定的先验知识，从而实现使用单个 RGB 摄像机确定环境中对象的位置和方向的三维目标检测。

    Feb, 2021

  • M3DSSD：单目 3D 单阶段物体检测器

    本文提出了一个在特征对齐和非对称非局部注意力机制下的单目三维单级物体检测器 (M3DSSD)，借助两步特征对齐来解决现有锚点法单目三维目标检测方法在特征匹配方面的缺陷，并提出了一种新的非对称非局部注意力块，实现更好的物体深度预测效果，并在 KITTI 数据集上取得了显著的成果。

    Mar, 2021

  • 使用几何约束嵌入和半监督训练的单目 3D 检测

    KM3D-Net 提出了一种基于 RGB 图像和关键点的单次检测框架，通过结合完全卷积模型、几何约束和不依赖 CAD 模型、深度生成器，以及一种有效的半监督训练策略，实现了卓越的检测表现，并超过以前所有的最先进方法。

    Sep, 2020

  • WeakM3D：面向弱监督的单目三维物体检测

    本文介绍了一种采用弱监督学习的单目三维目标检测方法，该方法利用生成的二维框选择对应的区域兴趣 LiDAR 点作为弱监督信号，并通过网络预测可以紧密对齐相应区域兴趣 LiDAR 点的三维框，从而消除了对三维框标注的依赖。

    Mar, 2022

  • 通过嵌入颜色的三维重建实现精确的单目物体检测，用于自动驾驶

    本文提出了一种自动驾驶中单目三维物体检测框架，着重解决了二维图像数据的不足，通过将输入数据从二维图像平面转换为三维点云空间进行处理，并使用 PointNet 网络进行三维检测，以提高点云的辨别能力，同时利用多模态融合模块将 RGB 颜色信息融入点云表示，证明了在三维空间中推断三维包围盒比在二维图像平面中更加有效，经过在 KITTI 数据集上的评估，该方法的表现超过现有最新的单目方法。

    Mar, 2019

  • 全局到局部三维重建的二维监督单目三维物体检测

    本研究提出了一种新的逆向学习范式，称为 BA^2-Det，利用全局到局部 3D 重建的思想，对二维监督单目三维物体检测进行学习，实验结果显示 BA^2-Det 的性能与完全监督方法相当，并且甚至优于某些先驱的完全监督方法。

    Jun, 2023