最新最全论文合集——3D目标检测

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随着Faster-RCNN的出现，2D目标检测达到了空前的繁荣，各种新的方法不断涌现，百家争鸣，但是在无人驾驶、机器人、增强现实的应用场景下，普通2D检测并不能提供感知环境所需要的全部信息，2D检测仅能提供目标物体在二维图片中的位置和对应类别的置信度，但是在真实的三维世界中，物体都是有三维形状的，大部分应用都需要有目标物体的长宽高还有偏转角等信息。目前3D目标检测正处于高速发展时期，目前主要是综合利用单目相机、双目相机、多线激光雷达来进行3D目标检测，从目前成本上讲，激光雷达>双目相机>单目相机，从目前的准确率上讲，激光雷达>双目相机>单目相机。但是随着激光雷达的不断产业化发展，成本在不断降低，目前也出现一些使用单目相机加线数较少的激光雷达进行综合使用的技术方案。

该论文集共收录71篇论文，引用最多的论文为Objects as Points，引用数是159。

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