基于深度判别度量学习的单目三维物体检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入一种新的度量学习方案，我们的方法旨在提取具有深度区分特征的模型，而不增加推断时间和模型大小，通过使用距离保持函数来组织特征空间流形，将特征描述符之间的距离设置为与真实物体深度相关，并引入用于物体深度估计的辅助头部，以提高深度质量。此方法在 KITTI 和 Waymo 数据集上集成到各种基线模型中，实验证明了其广泛适用性，并且相对于基线模型，综合性能提高了 23.51% 和 5.78%。
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%。
