LET-3D-AP：面向纯相机三维检测的长程误差容忍三维平均精度

三维平均精度（3D AP）依赖于预测与真值对象之间的交并比。然而，纯相机检测器深度精度有限，这可能导致原本合理的预测因此类长程定位误差而被当作假阳性。因此，我们提出了 3D AP 指标的变体，以对深度估计误差更为宽容。具体而言，我们新颖的长程误差容忍指标 LET-3D-AP 和 LET-3D-APL 允许预测框在给定容忍度内的长程定位误差。为评估所提指标，我们还构建了 Waymo 开放数据集的新测试集，专为纯相机三维检测方法定制。令人惊讶的是，我们发现最先进的基于相机的检测器在深度误差容忍度超过 10% 时，用我们的新指标可以胜过流行的基于 LiDAR 的检测器，这表明现有基于相机的检测器已具备在下游应用中超越基于 LiDAR 检测器的潜力。我们相信所提出的指标和新的基准数据集将通过提供更具信息量的信号（能更好地指示系统级性能）来促进纯相机三维检测领域的进展。