論文：基于關(guān)鍵點(diǎn)的單目3D目標(biāo)檢測
ResNet18 作為 backbone 的時(shí)候速度最快，精度已經(jīng)超過大多數(shù)甚至某些雙目方法，但仍弱于 M3D－RPN（目前不利用其它訓(xùn)練數(shù)據(jù)最好的網(wǎng)絡(luò)），當(dāng)采用 DLA－34 時(shí)速度仍然比別的方法快，而且精度超過 M3D－RPN。
消融實(shí)驗(yàn)
對維度、方向、距離和關(guān)鍵點(diǎn)偏移四個(gè)可選項(xiàng)進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，四個(gè)可選項(xiàng)全部使用時(shí)得到了最高的準(zhǔn)確率。
分析了關(guān)鍵點(diǎn)FPN的作用，
同時(shí)發(fā)現(xiàn) 3D 反向投影的 2D 結(jié)果要優(yōu)于直接對 2D 進(jìn)行預(yù)測。
結(jié)論
本文提出了一種用于自動駕駛場景的單眼 3D 目標(biāo)檢測方法。將 3D 檢測作為關(guān)鍵點(diǎn)檢測問題，并展示了如何通過使用關(guān)鍵點(diǎn)和幾何約束來恢復(fù) 3D 邊界框。本文提出的用于 3D 檢測的點(diǎn)檢測網(wǎng)絡(luò)，可以僅使用圖像輸出 3D 框的關(guān)鍵點(diǎn)和對象的其他先驗(yàn)信息生成穩(wěn)定且準(zhǔn)確的 3D 邊界框，而無需包含獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)和增加額外標(biāo)注數(shù)據(jù)，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)運(yùn)行速度。
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