Vi presenterar en metod för att härleda 3D-pose och form av fordon från en enda bild. För att ta itu med detta illvilliga problem optimerar vi tvåskalig projektionskonsistens mellan de genererade 3D-hypoteserna och deras tvådimensionella pseudomätningar. I synnerhet använder vi en formbar trådramsmodell för att generera en finskalad representation av fordonets form och ställning. För att minska känsligheten för 2D-markmärken modellerar vi tillsammans 3D-bården som en grov representation som förbättrar robustheten. Vi integrerar även tre tidigare uppgifter, inklusive oövervakat monokulärt djup, markplansrestriktion samt tidigare fordonsform, med projiceringsfel framåt i en övergripande energifunktion.
Mono3D++ REF använder en formbar trådramsmodell för att uppskatta fordonets 3D-form och utgör och optimerar en projektionskonsistensförlust mellan de genererade 3D-hypoteserna och motsvarande 2D- pseudomätningar.
Mono3D++: Monocular 3D Vehicle Detection with Two-Scale 3D Hypotheses and Task Priors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}