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基于深度判别度量学习的单目三维物体检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过引入新的度量学习方案，该方法能提取具有深度区分特征的模型，不增加推断时间和模型大小。在KITTI和Waymo数据集上实验证明了该方法的广泛适用性，相对于基线模型，综合性能提高了23.51%和5.78%。
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关键要点
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引入了一种新的度量学习方案，旨在提取具有深度区分特征的模型。
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该方法不增加推断时间和模型大小。
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使用距离保持函数组织特征空间流形，设置特征描述符之间的距离与真实物体深度相关。
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引入辅助头部以提高物体深度估计的深度质量。
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在KITTI和Waymo数据集上进行实验证明了该方法的广泛适用性。
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相对于基线模型，综合性能提高了23.51%和5.78%。
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