monocular 3d object detection | BriefGPT

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单目三维物体检测的全面测试时适应
基于单目视觉的三维物体检测中，本文提出了一种新的自适应方法 —— 全测试阶段自适应，在无标签测试数据上通过处理潜在的数据分布转移来自适应已经训练好的模型。通过可靠性驱动的自适应策略和噪声保护自适应策略，该方法解决了由异常测试数据引起的物体漏
PDFa month ago
MonoMAE：通过深度感知掩蔽自编码器增强单目 3D 检测
利用具有遮罩的自编码器实现了单目三维物体检测，通过遮罩和重建特征空间中的物体来解决物体遮挡的问题，并学习到了丰富的三维表示，具有出色的检测性能和泛化能力。
PDF2 months ago
VFMM3D：通过视觉基础模型释放图像的潜能，用于单目三维物体检测
VFMM3D 利用 Vision Foundation Models (VFMs) 将单视图图像准确转换为 LiDAR 点云表示，生成富有前景信息的伪 LiDAR 数据，以此来进行单目三维目标检测并预测物体的三维坐标。
PDF3 months ago
MonoTAKD: 单目三维目标检测的助教知识蒸馏
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。
PDF3 months ago
CVPRMonoCD: 具备补充深度的单目三维物体检测
通过增加全局深度线索和利用多个深度线索之间的几何关系，提出的方法可以提高单眼三维对象检测的深度补充性，实现了最新性能并无需引入额外数据。
PDF3 months ago
CVPRVSRD：基于实例感知的体素轮廓渲染用于弱监督的 3D 物体检测
我们提出了一种新的弱监督三维物体检测框架 VSRD，利用自动标注阶段生成的伪标签在多视图三维自动标注和单目三维物体检测训练中优化三维边界框，实验表明我们的方法优于现有弱监督三维物体检测方法。
PDF3 months ago
CVPR解耦式伪标签半监督单目三维物体检测
针对半监督单目三维物体检测，我们研究了伪标记方法，并发现了两个主要问题：三维和二维属性预测质量之间的不对齐以及伪标签导致的深度监督存在噪声，从而与其他可靠的监督形式产生显著的优化冲突。我们提出了一种新颖的解耦伪标记方法，该方法包括一个用于分
PDF3 months ago
CVPRUniMODE：统一单目三维物体检测
通过基于鸟瞰（BEV）检测范式的显式特征投影、经典 BEV 检测架构的拆分、不均匀的 BEV 网格设计、稀疏的 BEV 特征投影策略和统一的域对齐方法等技术，派生出了统一的检测器 UniMODE，其在挑战性的 Omni3D 数据集上超过了先
PDF4 months ago
仅自底向上查看的单目三维物体检测
YOLOBU 是一种基于图像特征列的新方法，它通过底 - up 方式建立像素之间的关系，充分利用位置线索进行单目 3D 检测，并在 KITTI 数据集上展示出其有效性和优越性。
PDF5 months ago
基于深度判别度量学习的单目三维物体检测
通过引入一种新的度量学习方案，我们的方法旨在提取具有深度区分特征的模型，而不增加推断时间和模型大小，通过使用距离保持函数来组织特征空间流形，将特征描述符之间的距离设置为与真实物体深度相关，并引入用于物体深度估计的辅助头部，以提高深度质量。此
PDF6 months ago
3D 复制粘贴：单目 3D 检测的物体插入的物理可行性
通过在复杂的室内实景场景中自动插入虚拟对象的物理可信的室内三维物体插入方法，本研究展示了该方法作为生成性数据增强技术的应用，显著提高了单目三维物体检测等分辨性下游任务的性能，并取得了最先进的成果。
PDF7 months ago
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
PDF8 months ago
GUPNet++：用于单目三维物体检测的几何不确定性传播网络
通过概率建模几何投影，提出了一种几何不确定性传播网络（GUPNet++），用于改进单目三维物体检测的准确性和可靠性。
PDF8 months ago
MonoSKD：通过 Spearman 等级相关系数进行单目三维物体检测的通用蒸馏框架
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。
PDF9 months ago
CVPR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
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
PDF9 months ago
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。
PDF9 months ago
MonoGAE：具有地面感知的路边单目 3D 物体检测
该研究提出了一种新的基于智能路边摄像头的道路单目三维物体检测框架 MonoGAE，通过使用地面感知嵌入和交叉注意机制将地面几何信息与图像特征相结合，从而提高自主驾驶系统对道路场景的感知精度。
PDF9 months ago
视点不受限的单目三维车辆检测中的多边形交并比损失
提出一种基于凸多边形的全可微分算法，用于计算任意角度下两个三维边界框的 IoU，并利用该算法在三种最先进的视角不可知的三维检测模型上进行实验，结果表明提出的多边形 IoU 损失（PIoU 损失）收敛速度比 L1 损失更快，并且在三维检测模型
PDF10 months ago
AdvMono3D：具有深度感知的鲁棒性对抗式高级单目 3D 物体检测
我们提出了一个名为 DART3D 的鲁棒性深度感知对抗训练方法，用于单目 3D 对象检测，通过设计迭代退化攻击和基于不确定性的残差学习方法，提高了模型对对抗攻击的鲁棒性，在 KITTI 3D 数据集上的实验中，在 Easy，Moderate
PDF10 months ago
S$^3$-MonoDETR: 基于形状和尺度感知的单目三维物体检测的可变形 Transformer
该研究论文提出了一种新的监督形状与尺度感知变形注意力模块（S$^3$-DA），用于单目三维物体检测，通过利用视觉和深度特征生成具有不同形状和尺度的多样局部特征，并同时预测相应的匹配分布，为每个查询点施加有价值的形状与尺度感知，从而有效地估计
PDF10 months ago