基于 Spearman 相关系数的单目 3D 检测的知识蒸馏框架 MonoSKD，在 KITTI 3D 目标检测基准测试上取得了最先进的性能，没有额外的推理计算成本。

Oct, 2023

通过使用单目摄像头传感器进行教学助理知识蒸馏（MonoTAKD），结合了对于 3D 场景几何形状的理解与从单张图像中重构 3D 对象信息，实现了在 KITTI 3D 对象检测基准中的标杆性能。

Apr, 2024

本研究提出了一种基于 Cross-Modality Knowledge Distillation (CMKD) 的半监督训练框架，通过跨模态知识蒸馏能够从大规模未标记数据中有效传输 LiDAR 模态到图像模态的知识，从而显著提高单目三维检测性能，使得该方法在 KITTI 测试集和 Waymo 验证集上的表现明显优于先前最先进的方法。

Nov, 2022

本文研究从立体图像中检测 3D 物体的问题，提出了使用 3D 锚点构建物体级对应的方法来增强检测和定位的深度神经网络，使用经济高效的渠道重新加权策略来增强表示特征。在 KITTI 数据集上，这些方法都优于现有方法。

Jun, 2019

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。

Dec, 2021

本文提出了一种跨模态蒸馏方法 StereoDistill，通过在响应级别上从优秀的 LiDAR 模型中提取立体探测器，缩小了立体和基于 LiDAR 的方法之间的差距，其中的关键设计是：用于回归的 X 组件引导蒸馏（XGD）和用于分类的交叉锚定逻辑蒸馏（CLD）。

Jan, 2023

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

本文提出了一种新颖的半监督主动学习 (SSAL) 框架，用于配备了激光雷达的单目 3D 物体检测，利用了模型开发过程中所收集的所有数据的多模态。通过利用激光雷达来指导单目 3D 检测器的数据选择和训练，不在推理阶段引入任何开销，并采用半监督学习中的激光雷达教师，单目学生交叉模态框架，用于从未标记数据中蒸馏信息作为伪标签，以处理传播噪声等问题。文中也给出了用于选择需标记样本的传感器一致性基础选择评分的解决方案，同时也符合训练目标。本文在 KITTI 和 Waymo 数据集上广泛实验，验证了所提出方法的有效性。具体来说，所提出的选择策略在成本节省方面始终优于现有主动学习基线，在标签成本上节约了高达 17% 的成本；训练策略在 KITTI 3D 和 BEV 单目物体检测官方基准中获得了最佳成绩，将 BEV 平均精度提高了 2.02。

Jul, 2023

提出了一种灵活的单目 3D 物体检测框架，它显式地分离了长尾切断物体，并自适应地组合多种方法来估计物体深度。

Apr, 2021