现有的 3D 检测算法背后都有一个基础问题,即如何使用 2D-3D 的对应关系,将 3D 目标分配到 2D 空间,然后做预测。 2. 提出了什么方法? FCOS3D是一个全卷积、单阶段的检测器,首先将7自由度的 3D 目标框投影到 2D 图像空间,得到所谓的 3D 中心点,区别于之前的 2D 中心点。有了这个投影后,3D 中心点就包括...
FCOS3D主要的技术设计有两点: (1)2D引导的多层级3D检测。 (2)基于2D Gaussian分布的3D center-ness预测。 下面主要拆分下实现细节: 一、网络结构组成 1.Backbone FCOS3D采用ResNet101作为骨干网络,卷积部分采用Deformable Convolutions进行特征提取,为了降低内存开销,在训练时固定第一个卷积层的参数。 2.Neck Neck部...
在架构设计上，FCOS3D 采用了主干网络、颈部和头部的典型结构，其中主干网络基于预训练的 ResNet-101 实现，使用可变形卷积技术以平衡准确性和效率。颈部则通过特征图融合，实现不同尺度的目标检测。检测头部则设计为多任务学习框架，解耦目标分配和特征层级，从而提高预测精度。在回归目标方面，FCOS3D 提出...
Illustration of 2D detection and monocular 3D object detection. Given an input RGB image, a 2D anchor-free detector needs to predict the distance from a foreground point to four box sides. In contrast, a monocular 3D anchor-free detector needs to predict