- 简介:SMOKE(Simple Monocular 3D Object Detection in the Wild)是一种单目3D目标检测算法,通过回归3D边界框的参数化表示,实现了在野外场景下的3D目标检测。 CenterNet - 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 - 源码地址:https://github.com/princeton-vl/CenterNet - 简介:CenterNet是一种基于单目相机的...
总结： SMOKE、CenterNet和MonoDLE都是单目3D目标检测领域的有效算法。 SMOKE适用于野外场景，但在远距离目标检测上可能表现一般。 CenterNet在目标定位和尺寸预测方面表现出色，但对小目标的处理仍有提升空间。 MonoDLE通过结合2D和3D信息提高了检测的准确性，但在处理远距离目标时可能有所限制。 选择哪种...
便携性和轻便性成为单目3D检测的热门选择。例如，MonoDLE通过结合2D和3D信息，利用深度学习进行单目3D对象检测，而DLA则通过深层聚合结构提高网络性能。CenterNet则采用中心点预测和锚框机制，用于目标定位和尺寸预测。