香港大学提出|UniMODE:统一单目3D物体检测

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点击下方卡片，关注 「集智书童」 公众号 点击加入👉 「集智书童」 交流群 实现统一的单目3D目标检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等领域具有重大意义。然而，由于数据场景的显著不同特性，如图形属性的多样性和异质领域分布，将各种数据场景融入模型训练中提出了挑战。为了应对这些挑战，作者基于鸟瞰图（BEV）检测范式构建了一个检测器，其中明确的特征投影有助于在采用多种场景数据训练检测器时解决几何学习的不确定性。接着，作者将经典的BEV检测架构分为两个阶段，并提出了一个不均匀的BEV网格设计来处理由上述挑战引起的收敛不稳定性。此外，作者开发了一种稀疏BEV特征投影策略以减少计算成本，以及一种统一的领域对齐方法来处理异质领域。结合这些技术，作者得到了一个统一的检测器UniMODE，它超越了之前在具有挑 ………………………………