Oct, 2023

每个数据集都很重要：通过联合数据集训练扩展单目三维物体检测

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TL;DR通过训练一个鲁棒的单目三维物体检测模型，采用包括多样化的三维和二维数据集、有选择地训练不同类别注释的数据集和使用二维标签的伪三维训练方法，我们可以获得具有强大泛化能力和对只有二维标签的新数据集表现出色的模型。
monocular 3d object detectionlidar measurementsdiverse collection of 3d and 2d datasetsselective-training strategypseudo 3d training approach
发现论文，激发创造
  • MDT3D: 多数据集训练用于 LiDAR 3D 物体检测泛化

    通过使用多个标注源数据集，并结合基于粗标签的标签映射以及跨数据集对象注入的数据增强方法，提高了在不同环境中、由不同传感器配置采集的数据上测试时三维物体检测模型的鲁棒性。

    Aug, 2023

  • Uni3D: 多数据集三维物体检测的统一基线

    该论文研究了如何训练一个来自多个数据集的统一 3D 检测器，提出了一种名为 Uni3D 的方法来解决数据级别和分类学级别的差异，证明了该方法的有效性并对进一步的 3D 泛化研究具有启发意义。

    Mar, 2023

  • 视角到标签：自监督三维物体检测的多视角一致性

    提出了一种基于多视角和弱标签的纯 RGB 序列的自监督 3D 物体检测方法，其在 KITTI 3D 数据集上的性能与使用激光雷达或立体图像的最先进的自监督方法相当。

    May, 2023

  • 空中单目三维物体检测

    通过双视图检测系统 DVDET，提出了一种基于地理变形的训练模块，实现了 2D 图像空间和 3D 物理空间的空中单目物体检测，并利用新的数据集 AM3D，证明了模型的可行性及性能。

    Aug, 2022

  • 单目三维物体检测是否需要伪激光雷达？

    本文介绍了一种称之为 DD3D 的单阶段，端对端的单目 3D 对象检测器，能够借助深度预训练提升准确性并解决如伪激光雷达方法的限制，通过深度估计和三维检测之间的有效信息传输，在大规模无标记数据的帮助下，达到了 KITTI-3D 基准测试中的 16.34％和 9.28％AP 的最新结果，以及在 NuScenes 中的 41.5％mAP。

    Aug, 2021

  • 用于自动驾驶的可扩展基于视觉的三维物体检测与单目深度估计

    这篇论文通过引入结构增强、数据驱动策略和自主驾驶环境下的无监督深度估计，为自主驾驶应用中基于视觉的 3D 感知技术的广泛应用打下了坚实基础。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 使用交并比损失端到端训练的单目 3D 物体检测与盒式拟合

    通过引入 SS3D 方法，成功在单目图像中实现三维物体检测，并通过建模异方差性提高了基准性能。该方法在保持简洁的同时，达到了当前状态下最高的检测精度，是实现自主驾驶等领域高性能检测的可靠框架。

    Jun, 2019

  • 自监督的单目可微渲染用于 3D 物体检测

    本研究提出了一种基于自监督的方法，利用强形状先验和二维实例掩模来重建带纹理的三维物体并进行姿态估计，通过可微分渲染和先前预训练的单目深度估计网络推断图像中每个物体的三维位置和网格信息，实验结果表明本方法有效地利用嘈杂的单目深度和可微分渲染来代替昂贵的 3D 地面真值标签或激光雷达信息。

    Sep, 2020