CVPROct, 2023

旋转的重要性：针对不同相机系统的广义单目三维物体检测

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TL;DR通过对相机姿态变换的研究，我们发现 3D 物体检测性能在不同于训练数据所用相机系统的情况下明显降低。为了解决这个问题，我们提出了一个通用的 3D 物体检测方法，其中包括一个位置修正模块，用于校正估计的 3D 边界框位置和朝向，并在不进行额外训练的情况下，提高了 AP3D 得分（KITTI moderate，IoU > 70%）约 6 至 10 倍。定量和定性结果都验证了该方法的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 单目视频中的运动学三维物体检测

    提出了一种基于线性运动的单目视频三维物体检测方法，该方法通过将物体方向分解为两个部分并引入自平衡的三维置信度方法，有效地提高了三维定位精度，同时在 KITTI 自动驾驶数据集上取得了最好的表现。

    Jul, 2020

  • 单目三维物体检测：一种无外参方法

    本篇论文提出了一种新颖的方法，通过检测消失点和地平线变化来预测摄像机的外部参数，从而解决了自动驾驶中相机外参引起的目标检测精度波动问题，并在 KITTI 3D 和 nuScenes 数据集上取得最好的性能表现。

    Jun, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

    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。

    Oct, 2023

  • 将旋转物体检测为高斯分布及其三维泛化

    本文提出用高斯分布模型来检测旋转物体，通过使用 Kullback-Leibler 分布测度作为新的回归损失函数，能够有效提高检测性能，同时提出一种高效的基于高斯度量的标签分配策略。实验结果表明，这种方法在二维和三维图像中的性能优于其他方法。

    Sep, 2022

  • 基于关键点几何推理的单目三维物体检测

    本篇研究提出了一种基于关键点的方法，利用单个 RGB 图像进行三维目标检测和定位，该网络基于 2D 关键点检测和几何推理方法，同时估计 2D 特征和全局 3D 姿态，最终在 KITTI 数据集中达到了最好的性能表现。

    May, 2019

  • 通用化多相机三维行人检测

    提出了一种多相机 3D 行人检测方法，该方法不需要使用目标场景的数据进行训练，通过基于人体姿势和来自现成单目检测器的人物包围框的新启发式方法在地面平面上估计行人位置，然后将这些位置投影到世界地面平面，并用新的团覆盖问题公式进行融合，同时还提出利用域通用的行人再识别模型在融合期间对行人外貌的选择性步骤，评估表明，在具有挑战性的 WILDTRACK 数据集上，所提出的方法获得了 0.569 的 MODA 和 0.78 的 F 分数，优于现有的最先进的通用检测技术。

    Apr, 2021

  • 面向开放集合相机三维物体检测

    通过提出的 OS-Det3D 框架，利用特定训练的 3D 物体发现网络（ODN3D）和联合目标性选择（JOS）模块，提高相机 3D 检测器在鉴别已知和未知对象方面的能力，并在 nuScenes 和 KITTI 数据集上进行实验证明了该框架的有效性。

    Jun, 2024