MonoDTR: 基于深度感知变换器的单目3D目标检测

MonoDTR: 基于深度感知变换器的单目3D目标检测

MonoDTR MonoDTR: Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer (CVPR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MonoDTR

MonoDTR 是一个开源项目，致力于实现单目相机下的3D目标检测任务。该项目的主要编程语言为 Python 和 C++，结合了深度学习框架 PyTorch，以及 CUDA 加速计算。

项目基础介绍

MonoDTR 是一种单目3D目标检测方法，通过深度感知变换器（Depth-Aware Transformer）网络结构，能够在仅使用单个摄像头的情况下，检测出场景中的三维物体。该项目在 CVPR 2022 上发表，展示了在单目3D检测领域的先进性能。

核心功能

1. 深度感知变换器网络：MonoDTR 提出了一种新的网络结构，能够有效利用单目图像中的深度信息，提高3D目标检测的准确性。
2. 端到端训练：项目支持端到端的训练流程，用户可以方便地从数据准备到模型训练，再到结果评估的全过程。
3. 多类别支持：MonoDTR 支持多种类别的物体检测，如车辆、行人等，适用于不同的应用场景。
4. MIT 许可：该项目遵循 MIT 开源许可，允许用户自由使用、修改和分发。

最近更新的功能

• KITTI-360 数据集支持：项目最近增加了对 KITTI-360 数据集的支持，用户可以在该数据集上进行训练和评估。
• 性能优化：开发者对模型进行了进一步的优化，提高了检测精度和运行效率。
• 新增模型 checkpoint：为了方便用户快速开始项目，提供了一个针对车辆类别的预训练模型 checkpoint。
• 文档更新：项目的安装指南和数据准备指南进行了更新，以支持新的数据集和功能。

MonoDTR 项目的持续更新，为单目3D目标检测领域的研究和应用提供了强大的工具和资源。

MonoDTR MonoDTR: Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer (CVPR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MonoDTR