一文读懂3D目标检测

主要观点总结

本文主要介绍了目标检测中的3D目标检测技术和主要方法，包括使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云等技术进行物体类别、在三维空间中的长宽高、旋转角等信息的检测。文章还介绍了目前3D目标检测的难点和主要问题，如遮挡、截断、小目标、旋转角度学习和缺失深度信息等，并给出了主要方法，包括SSD-6D、使用深度学习和几何约束的方法等。

关键观点总结

关键观点1: 目标检测概述及与3D目标检测关系

介绍计算机视觉领域的目标检测任务，强调其与图像识别的不同，需要识别物体并给出位置。阐述随着技术的发展，2D目标检测已经取得了很大的进展，但在某些场景下需要更全面的信息，从而引出3D目标检测的重要性。

关键观点2: 3D目标检测简介

介绍目前使用的RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云等数据进行3D目标检测的方法，并说明其目的和意义。

关键观点3: 难点和问题

阐述当前在3D目标检测中遇到的主要问题，如遮挡、截断、小目标、旋转角度学习和缺失深度信息等。

关键观点4: 主要方法介绍

详细介绍SSD-6D方法以及其他基于单目相机的3D目标检测方法，包括多坐标点的回归、旋转角的回归或分类、自编码器等方法的介绍。

关键观点5: 未来研究方向

提出未来可能的改进方向，如结合深度神经网络和稀疏激光点云进行结果修正，使用Two-Stage方法进行姿态回归等。

文章预览

导读： 目标检测与目标识别不同，不仅要识别图像中目标的类别， 同时还要确定目标位置。与2D目标检测不同， 3D目标检测 是 使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息的检测 。 1 简介 目标检测是计算机视觉领域的传统任务，与图像识别不同，目标检测不仅需要识别出图像上存在的物体，给出对应的类别，还需要将该物体的位 置通过最小包围框（Bounding box）的方式给出。根据目标检测需要输出结果的不同，一般将使用RGB图像进行目标检测，输出物体类别和在图像上的最小包围框的方 式称为2D目标检测，而将使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息的检测称为3D目标检测。 随着Faster-RCNN的出现，2D目标检测达到了空前的繁荣，各种新的方法不 ………………………………