MonoDETR: Depth-guided Transformer for Monocular 3D Object Detection论文解读

最新推荐文章于 2025-01-14 09:34:48 发布
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文章标签： transformer 目标检测 深度学习
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1. 引言 

要解决什么问题，首先，这是一个单目基于DETR的3D检测框架，与其他单目检测框架不同的点在于：①由于是基于DETR的检测框架，不需要多余的NMS后处理操作；②前面的单目3D检测一般是用2D的思想，首先通过2D特征预测物体在图片上的中心点，然后通过聚合中心点周围的特征再预测出3D目标的参数，这样的效果有限；其次另外一种思想是通过对图片深度的预测，通过深度+相机矩阵得到每个像素点3D坐标，然后在3D空间下进行3D物体检测，计算量大。

2. 方法

主要创新点在红色框部分，通过将特征转化为深度特征，然后和Query进行交叉注意力机制计算，使得3D目标检测效果更好。为了更好地辅助backbone出来的特征具有更好的深度信息，在这部分引入了一个深度图的监督，这也是本文的核心创新点，通过深度图的监督，来引导Backbone的特征同时兼具视觉特征和深度特征，从而服务于后续的3D检测任务。

深度图这部分和以往每个像素点的深度图不同，这部分只对2D平面上的目标进行深度计算，具体计算方法：①预设一个深度的最大值和最小值；②然后将最小值到最大值之间平均地分出K+1个区间，代表不同的深度层；③为每个目标深度d计算当前属于哪个区间，如果有像素点同时属于多个区间，取离相机最近的那个（d最小的那个）；④背景区域属于第K+1个区间不用计算深度。这样就可以得到一张对于每个目标进行标记的深度图。个人理解：这部分其实更像是引导模型在2D图片中辅助区分不同深度目标的边界，从而将目标和背景进行分离，为后续检测提供支持。具体标签在训练的时候这样标记还是比较麻烦的，应该也是从一张已有的深度图进行后处理得到，处理过程还是

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自动驾驶车道线检测系列—3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection
u013889591的专栏
07-16 1507
我们介绍了一种网络，可以从单张图像直接预测道路场景中车道的3D布局。这项工作首次尝试使用车载传感设备来解决这一任务，而不假设已知的恒定车道宽度或依赖预先映射的环境。我们的网络架构，3D-LaneNet，采用了两个新概念：网络内逆透视映射（IPM）和基于锚点的车道表示。网络内IPM投影在常规图像视图和俯视图中促进了双重表示信息流。基于每列锚点的输出表示使我们能够采用端到端的方法，取代了常见的聚类和离群值拒绝等启发式方法，将车道估计视为目标检测问题。此外，我们的方法能够明确处理车道合并和分离等复杂情况。
【CVPR2020】3D目标检测论文汇总
Memory
09-16 2579
文章目录1. 3D目标检测——室外1. Associate-3Ddet: Perceptual-to-Conceptual Association for 3D Point Cloud Object Detection2. Structure Aware Single-stage 3D Object Detection from Point Cloud3. PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop4. DOP
MonoDETR: Depth-guided Transformer for Monocular 3D Object Detection 论文解读
ZauberC的博客
08-31 2558
单目目标检测在自动驾驶领域，一直是一个具有挑战的任务。现在大部分的方式都是沿用基于卷积的2D 检测器，首先检测物体中心，后通过中心附近的特征去预测3D属性。但是仅仅通过局部的特征去预测3D特征是不高效的，且并没有考虑一些长距离的物体之间的深度关系，丢失了很多的有意义的信息。在本作中，作者介绍了一种基于DETR框架的用于单目检测的网络。作者通过对原始的transformer网络进行改造，加入了以深度为引导的transformer结构。作者将此网络结构命名为MonoDETR。
MonoDETR：用于单目3D检测的深度感知transformer（CVPR2022）
3D视觉工坊
05-16 4048
作者丨zyrant@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/508682621编辑丨3D视觉工坊-- 2022.4.29 by 周报拓展。--CVPR还有一篇MonoDTR的文章，设计初衷有点像，不过没公开代码，就先看了MonoDETR。关键词：CVPR2022, MonoDETR,Transformer文章地址：https://arxiv.o...
首篇！MonoDETR：用于单目3D检测的深度引导Transformer（港中文）
CV_Autobot的博客
03-16 1899
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天自动驾驶之心很荣幸邀请到港中文的在读博士生张仁瑞，分享首篇探索如何将基于Transformer的DETR模型用于3D单目检测的算法——MonoDETR，如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！>>点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群PS.上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab），通用视觉模...
monodtr代码
weixin_47459021的博客
06-24 392
当使用别的数据集时也要按照上方数据集格式进行整理，并且要修改visualDet3D/data/kitti里chen/debug/test中的内容，因为这与config.py里train_split_file/train_split_file的路径相关。5.在config.py里把path.data_path/path.test_path的路径改成自己的数据集路径,然后执行config.py。7.执行根目录中的make.sh来编译deform convs和iou3d。6.执行以下代码计算均值方差深度。
MonoDETRNext
whaosoft143ai的博客
05-30 555
另一方面，基于激光雷达和其他传感器集成的融合方法依赖于来自深度相机和激光雷达等设备的输入，这些设备提供了各种传感器数据类型的融合，包括图像和点云。利用迄今为止在2D目标检测范式中根深蒂固的方法，我们提出了一种有说服力的目标查询生成策略，该策略以精心设计的训练策略为基础，旨在有效优化模型性能，以适应单目3D目标检测的需求。构建用于3D目标检测的混合视觉编码器，精通对单目3D目标检测任务至关重要的特征的有效提取，以及集成精细但轻便的深度估计模块，可视化以提高检测精度。Taobao 天皓智联 whaosoft
CVPR 2024 3D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）
qq_36812406的博客
01-14 2071
1、3D方向1、3D方向。
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
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dsoftware的博客
10-22 2万+
最近总结了基于视觉的机器人抓取的相关论文及代码，同步于github。根据抓取的类别，基于视觉的机器人抓取可以分为两类：2D平面抓取以及6D空间抓取。这个页面总结了近年来涉及到的各种各样的方法，其中大部分都使用了深度学习。总结的中文框架结构如下： 0.综述论文 1. 2D平面抓取 这类方法将抓取，用平面内旋转的矩形框表示； 1.1基于RGB或者RGB-D的方法 采用基于目标检测类的方法，直接得到2D...
3d Object
Z2879964813的博客
03-05 1199
1.2.以 RGB 图像为输入进行室内 3D 检测，利用 NeRF 来明确估计 3D 几何图形3.（track）4.5.（建模）一种用于多视角三维物体检测的长序列建模框架6.7.将预测方案集成到检测框架中，以明确提取和利用运动特征8.（lidar、融合）9.10.（lidar、融合）以对象为中心将 LiDAR 点云和相机图像进行融合11.（三维定位视觉查询）12.基于激光雷达的无监督域自适应三维检测框架13.主动学习（AL）14. （自动驾驶）
Windows复现MonoDETR记录
weixin_43294497的博客
07-18 612
bash test.sh configs/monodetr.yaml直接测试，完成。卸载，下载2017版本，重新编译，解决问题。vs版本有问题，我的为2022版本。setuptools版本问题。
2023年目标检测研究进展
yunxinan的专栏
08-20 7647
1：本文主要总结近两年的部分目标检测成果2：本文通过这些研究给出学派发展方向参考3：本文针对理论基础研究进行探索性的分析4：个人目前相关工作内容的一些基本的介绍（命名实体识别，文献情报分析，摘要内容生成，亚像素图像处理，超分辨图像处理，编码器，解码器，生成器，判别器，基于加瓦罗定理与海涅定理的认知计算理论研究，基于多模态可编程异构的下一代芯片设计，互联式实时芯片操作系统）
MonoCD: 单目 3D 物体检测与互补深度
wangxinwei2000的博客
10-08 1309
单目 3D 物体检测由于其能够从单张图像中低成本地准确获取物体 3D 定位的潜力，受到了广泛关注。深度估计是单目 3D 物体检测的一个重要但具有挑战性的子任务，因为从2D 到 3D 的映射是不适定的。许多方法探索多个局部深度线索，如物体高度和关键点，然后将物体深度估计表述为多个深度预测的集成，以缓解单一深度信息的不足。然而，现有的多个深度预测的误差往往具有相同的符号，这阻碍了它们相互中和，限制了组合深度的整体精度。为了缓解这个问题，我们提出通过两个新的设计来增加深度的互补性。首先，
纯视觉BEV大升级！TiG-BEV：深度监督与BEV蒸馏的完美结合（北大&蔚来&港大）
CV_Autobot的博客
01-04 967
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【BEV感知】技术交流群后台回复【TiGBEV】获取本文论文及代码！今天自动驾驶之心很荣幸邀请到蔚来ADLab3Ds分享他们近期在BEV感知上的工作，本文方法名为TiG-BEV，可以有效的提升不同的多视角图像3D检测的性能。如果您有相关工作需要分享，请联系我们！摘要 3D 目标检测任务是定位并且识别 3D 空间...
盘点 | 单目视觉3-D目标检测经典论文（附解读）
shenlanshenyanai的博客
12-10 3446
2020年以来出现的一些单目视觉3-D目标检测的论文。本文针对部分典型的论文要点进行要点解读，仅供参考。 Towards Generalization Across Depth for Monocular 3D Object Detection arXiv 1912.08035，v3，4，2020 介绍单步法，MoVi-3D，在训练和测试中，利用几何信息，生成目标外观被距离规范化的虚拟视角。结果是，模型减轻学习深度图特定的表示，复杂度降低。 如图所示：不直接在原图进行检测，而是在虚拟图像，并且距
Vision-Centric BEV Perception: A Survey （以视觉为中心的BEV感知综述）论文笔记
weixin_45657478的博客
08-13 4717
以视觉为中心的BEV感知综述
MonoDTR Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer 论文学习
calvinpaean的博客
07-18 922
如下图(a)，Pseudo-LiDAR 方法通过单目深度估计将图像升成 3D 坐标，将预测的深度图转换为 3D 点云，模拟 LiDAR 信号，然后用 LiDAR 检测器来做 3D 目标检测。如下图(b)，另一类基于融合的方法则使用多种融合策略，从图像和预测的深度图提取特征，然后将深度特征和图像特征融合，以检测目标。是深度类别（bins）的个数。本文提出了一个端到端的单目 3D 检测算法，MonoDTR 是一个通晓深度信息的 transformer 网络，避免了大计算量和由深度估计带来的不准确的深度先验。
3D目标检测算法推理单张图片
weixin_42586726的博客
10-18 190
求3D目标检测算法推理自己的图片的demo
【源头活水】MIR 2022 | 反者道之动, 基于因果推断的可解释对抗防御
weixin_48294000的博客
05-31 572
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。论文题目：基于因果推断的可解释对抗防御Towards Interpretable Defense Against Adversaria...
Dense attention-guided cascaded network for salient object detection of strip steel surface defects
最新发布
03-22
<think>好的，我现在需要处理用户关于“密集注意力引导的级联网络在带钢表面缺陷显著目标检测中的应用”的查询。首先，用户想了解相关的实现或研究论文。我需要先回忆一下是否有相关的论文，特别是结合了密集注意力和级联网络的结构用于工业检测的场景。 首先，带钢表面缺陷检测属于工业视觉检测的一部分，这类任务通常需要高精度的分割或检测模型。显著目标检测（Salient Object Detection, SOD）在这里的应用可能是为了突出缺陷区域，便于后续处理。而密集注意力机制可能用于增强模型对细微缺陷特征的捕捉能力，级联网络可能逐步细化检测结果。 接下来，我需要查找是否有论文直接提到“Dense Attention-Guided Cascaded Network”在带钢缺陷检测中的应用。根据我的知识库，可能没有完全匹配的标题，但可能有类似的方法。例如，有些论文可能使用密集连接和注意力机制结合的结构，或者级联网络用于多阶段处理。例如，CVPR或IEEE Transactions on Industrial Informatics上的相关论文可能涉及这些技术。 然后，考虑到用户提供的引用[1]是2019年CVPR的ELKPPNet，虽然它主要针对语义分割，但可能使用了类似的大核金字塔池化，这可能与注意力机制或级联结构有共通之处。不过，用户的问题更关注密集注意力和级联网络，因此可能需要寻找其他文献。 可能的思路是，先指出目前没有完全匹配的论文，但提供相近的研究。例如，有些工作可能在通用显著目标检测中应用了密集注意力和级联结构，而用户可以借鉴这些方法到带钢缺陷检测中。另外，工业领域的特定论文可能结合了这些技术，但名称可能不同，需要进一步挖掘。 另外，用户可能需要具体的实现细节，比如网络结构、注意力模块的设计，或者级联的方式。因此，在回答时需要建议可能的架构设计，并推荐相关的论文作为参考，同时指导用户如何将这些方法应用到自己的任务中。 还需要注意用户提到的“带钢表面缺陷”，这类数据可能具有高分辨率、小目标、缺陷区域不规则等特点，因此模型可能需要处理这些挑战。密集注意力可以帮助模型聚焦于重要区域，级联网络可能逐步从粗到细定位缺陷。 总结回答的结构：首先说明没有完全匹配的论文，但存在相关技术的研究；然后分点介绍相关论文和技术，如密集注意力模块、级联网络结构、以及在工业检测中的应用；最后建议结合这些技术进行实现，并可能给出一些架构设计的思路。</think>关于“密集注意力引导的级联网络在带钢表面缺陷显著目标检测”的具体研究论文或开源实现，目前尚未有公开的完全匹配标题的文献。不过，相关技术可参考以下方向和研究： --- ### 1. **密集注意力与级联网络的核心技术** - **密集注意力机制**：通过密集连接（Dense Connection）增强特征重用，结合注意力模块（如通道注意力、空间注意力）聚焦缺陷区域。例如，DANet（Dual Attention Network）[^2] 通过通道和空间双重注意力提升特征判别性。 - **级联网络设计**：多阶段级联结构逐步细化检测结果。例如，CascadePSPNet[^3] 通过级联金字塔池化模块优化分割边界，类似思路可用于缺陷边缘增强。 --- ### 2. **工业表面缺陷检测的适配方法** - **数据特性**：带钢表面缺陷通常呈现低对比度、小尺寸和形态多样性。解决方法包括： - 使用多尺度特征融合（如FPN结构）捕捉不同尺寸缺陷。 - 引入边缘增强模块（如Edge-aware Loss[^4]）提升缺陷边界精度。 - **相关论文参考**： - [2021-TII] 《Defect Detection in Steel Surface Using Deep Convolutional Neural Networks with Hierarchical Attention》[^5]：提出分层注意力机制，适用于工业场景。 - [2020-AAAI] 《Cascaded Partial Decoder for Real-Time Salient Object Detection》[^6]：级联解码器加速显著目标检测，可适配高分辨率图像。 --- ### 3. **实现建议** 若需自行构建模型，可参考以下架构设计： 1. **骨干网络**：选择ResNet或EfficientNet作为特征提取器。 2. **密集注意力模块**：在跳跃连接（Skip Connection）中嵌入CBAM（Convolutional Block Attention Module）[^7]。 3. **级联解码器**：设计多阶段解码器，逐步融合低层细节和高层语义信息。 4. **损失函数**：联合使用交叉熵损失和边缘感知损失，优化缺陷区域与边界。 代码片段示例（PyTorch伪代码）： ```python class DenseAttentionBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.attn = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, in_channels//8, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels//8, in_channels, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): feat = self.conv(x) attn = self.attn(feat) return x + feat * attn # 密集连接与注意力加权 ``` ---
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