論文：基于關(guān)鍵點的單目3D目標(biāo)檢測
2020-09-09 15:06
學(xué)術(shù)頭條
關(guān)注
ResNet18 作為 backbone 的時候速度最快，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 時速度仍然比別的方法快，而且精度超過 M3D－RPN。
消融實驗
對維度、方向、距離和關(guān)鍵點偏移四個可選項進(jìn)行了消融實驗，四個可選項全部使用時得到了最高的準(zhǔn)確率。
分析了關(guān)鍵點FPN的作用，
同時發(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)鍵點檢測問題，并展示了如何通過使用關(guān)鍵點和幾何約束來恢復(fù) 3D 邊界框。本文提出的用于 3D 檢測的點檢測網(wǎng)絡(luò)，可以僅使用圖像輸出 3D 框的關(guān)鍵點和對象的其他先驗信息生成穩(wěn)定且準(zhǔn)確的 3D 邊界框，而無需包含獨立網(wǎng)絡(luò)和增加額外標(biāo)注數(shù)據(jù)，同時可實現(xiàn)實時運(yùn)行速度。
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