探索全景鱼眼相机 3D 目标检测
计算机视觉与模式识别
2025-11-25 v1
摘要
本文探讨了使用全景鱼眼相机系统实现端到端 3D 目标检测（3DOD）的技术可行性。具体而言，我们首先检验将经典针孔-based 3D 目标检测器迁移至鱼眼图像所导致的性能下降。为缓解此问题，我们随后开发了两种方法，将鱼眼图像的独特几何结构融入主流检测框架：一种基于鸟瞰视角（BEV）范式，命名为 FisheyeBEVDet；另一种基于查询范式，命名为 FisheyePETR。两种方法均采用球面空间表示，以有效捕获鱼眼几何。鉴于缺乏专门评估基准， 我们发布了 Fisheye3DOD，一个新型开放数据集，由 CARLA 生成，包含标准针孔与鱼眼相机阵列。在 Fisheye3DOD 上的实验表明，鱼眼兼容建模相较于基线方法提升了最高 6.2% 的检测精度。
关键词
引用
@article{arxiv.2511.18695,
title = {Exploring Surround-View Fisheye Camera 3D Object Detection},
author = {Changcai Li and Wenwei Lin and Zuoxun Hou and Gang Chen and Wei Zhang and Huihui Zhou and Weishi Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.18695},
year = {2025}
}
备注
9 pages,6 figures, accepted at AAAI 2026