I detta dokument föreslår vi att lära sig en djup passande grad scoring nätverk för monokulär 3D-objekt detektering, som syftar till att göra rätt grad mellan förslag och objekt slutgiltigt. Olika från de flesta befintliga monokulära ramar som använder snäva begränsningar för att få 3D plats, vår strategi uppnår hög precision lokalisering genom att mäta den visuella anpassningsgraden mellan de projicerade 3D-förslag och objektet. Vi regresserar först objektets dimension och orientering med hjälp av en ankarbaserad metod så att ett lämpligt 3D-förslag kan konstrueras. Vi föreslår FQNet, som kan sluta sig till 3D IoU mellan 3D-förslagen och objektet enbart baserat på 2D-kurer. Därför, under detektionsprocessen, vi prov ett stort antal kandidater i 3D utrymme och projicera dessa 3D avgränsande rutor på 2D-bild individuellt. Den bästa kandidaten kan väljas ut genom att helt enkelt utforska den rumsliga överlappningen mellan förslag och objekt, i form av utdata 3D IoU poäng av FQNet. Experiment om KITI-data visar hur effektivt vårt ramverk är. * Motsvarande upphovsman
I REF använder författarna ett djupt nätverk för att beräkna den lämpliga graden mellan förslagen och objektet i form av 3D IoU poäng, och införa en metod för att filtrera de uppskattade box förslag endast baserat på 2D objekt ledtrådar.
Deep Fitting Degree Scoring Network for Monocular 3D Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}