CVPR 2024开源 | VSRD：无需LiDAR和标注，使用2D渲染解决3D检测的新范式！

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点击下方 卡片 ，关注 「3DCV」 公众号 选择 星标 ，干货第一时间送达 点击加入「3DCV」技术交流群 作者：Zihua Liu(作者授权) | 编辑：3DCV 添加微信：cv3d008，备注：3D高斯，拉你入群。文末附行业细分群 0. 笔者个人体会 随着深度学习最近在计算机视觉领域的成功，人们提出了许多 3D 检测的方法。如从 LiDAR 点云、多视图图像或单目图像中来回归 3D 边界框。其中，从单目图像中直接回归 3D 物体检测框在原则上最具挑战性。这主要因为单目深度估计的深度不具有尺度。因此，现有方法的单目3D检测的方法严重依赖于监督学习，即使用在 LiDAR 点云上手动标注的大量的3D 标签。但是这种标注成本非常高，对将 3D 物体检测器部署到自动驾驶系统中构成了重大障碍。 受到最近从多视角图像恢复3D结构的逆渲染方法的影响（如NeRF和Neus），我们尝试提案了一个新 ………………………………