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题名多关键点约束与深度估计辅助的单目3D目标检测算法
被引量：2
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作者
郑锦
王森
李航
周裕海
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机构
北京航空航天大学计算机学院
虚拟现实技术与系统全国重点实验室
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出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2803-2818,共16页
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文摘
当前主流的单目相机3D目标检测网络采用关键点检测范式,存在关键点预测与深度估计不准确的问题,限制了单目3D检测器的性能表现.本文提出一种多关键点约束与深度估计辅助的单目3D目标检测算法Mono-Aux,利用3D检测框的角点投影点、上表面与下表面中心投影点作为3D框中心投影点的补充,通过多关键点约束提升关键点预测精度;提出一种LiDAR-Free解耦深度估计方法,在不引入激光点云数据的同时通过几何关系推导引入额外的深度估计辅助监督信号,提升深度估计的准确性.多关键点约束与深度估计辅助仅在训练阶段使用,推理阶段不引入额外的计算成本.在KITTI3D目标检测验证集和测试集上的结果显示,相较于MonoDLE基线网络,提出的MonoAux算法在目标检测精度上分别提高3.87%和4.64%,与其他SOTA方法相比,本文方法也具有显著的性能优势,甚至优于部分使用额外数据的方法.
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关键词
3D目标检测
关键点预测
角点投影点
深度估计
激光点云
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Keywords
3D object detection
keypoint prediction
corner projection point
depth estimation
laser point cloud
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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