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浅谈基于单目的3D目标检测新方法

在自动驾驶的技术中,3D目标检测能够提更加丰富的信息,如:目标的类别、位置和姿态。因此,与2D检测相比,3D目标检测的难度更大。目前很多的方法都是使用激光雷达进行3D目标检测,但激光雷达的方案成本高且寿命短,而相机的方案成本低且寿命长。单目3D目标

在自动驾驶的技术中,3D目标检测能够提更加丰富的信息,如:目标的类别、位置和姿态。因此,与2D检测相比,3D目标检测的难度更大。目前很多的方法都是使用激光雷达进行3D目标检测,但激光雷达的方案成本高且寿命短,而相机的方案成本低且寿命长。

 

单目3D目标检测的优点和难点

 

优点:在自动驾驶中,相比于使用昂贵的激光雷达等传感器,相机传感器成本低廉,且寿命长、易于安装,同时图像的检测技术相对更加成熟,有利于研究工作的快速进行。

 

难点:单目3D目标检测的难点就在于对深度信息的预测,而这也恰恰是激光雷达的优势所在。在单目的方案中,将实例从3D空间投影到2D图像平面就必然会损失图像的深度信息。因此,对于深度信息的处理一直是单目目标检测的重点研究内容。

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作者: dawei

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