震惊，从仿真走向现实，3D Map最大提升超12，Cube R-CNN使用合成数据集迁移到真实数据集

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作者 | 陆辰  编辑 | Ai fighting 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 Abstract 由于摄像机视角多变和场景条件不可预测，在动态路边场景中从单目图像中准确检测三维物体仍然是一个具有挑战性的问题。本文介绍了一种两阶段的训练策略来应对这些挑战。我们的方法首先在大规模合成数据集RoadSense3D上训练模型，该数据集提供了多样化的场景以实现稳健的特征学习。随后，我们在真实世界数据集的组合上微调模型，以增强其对实际条件的适应能力。Cube R-CNN模型在具有挑战性的公共基准数据集上的实验结果显示，检测性能显著提高，在TUM Traffic A9 Highway数据集上的平均精度从0.26提高到12.76，在DAIR-V2X-I数据集上的平均精度从2.09提高到6.60。 代码及数据获取 ：https://roadsense3d.github.io Introd ………………………………