基于多阶段 CNN 的单目 3D 车辆定位与朝向估计
计算机视觉与模式识别
2020-11-25 v1 机器学习
机器人学
摘要
本文旨在通过将估计的鸟瞰高程图与物体特征的深度表征相结合，设计一种从单目相机所摄 2D 图像中进行 3D 物体检测的模型。所提模型以预训练的 ResNet-50 网络作为后端网络，并另有三个分支。模型首先构建鸟瞰高程图以估计场景中物体的深度，并据此估计物体的 3D 边界框。我们已在两个主要数据集上训练并评估：一个合成数据集与 KIITI 数据集。
引用
@article{arxiv.2011.12256,
title = {Multi-Stage CNN-Based Monocular 3D Vehicle Localization and Orientation Estimation},
author = {Ali Babolhavaeji and Mohammad Fanaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.12256},
year = {2020}
}