MonoCD：具有互补深度的单眼3D物体检测
单眼3D对象检测因其能够以低成本，从单个图像中准确获得对象3D定位，而引起了广泛关注。由于2D到3D映射的不适定性，深度估计是单目3D对象检测的一个重要，但具有挑战性的子任务。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公式化为多个深度预测的集合，以减轻单个深度信息的不足。然而，现有多个深度的误差往往具有相同的符号，这阻碍了它们相互抵消，并限制了组合深度的整体精度。为了缓解这个问题，建议通过两种新颖的设计来增加深度的互补性。首先，添加了一个名为互补深度的新深度预测分支，该分支利用来自整个图像的全局和有效深度线索，而不是局部线索，以降低深度预测的相似性。其次，建议充分利用多个深度线索之间的几何关系，实现形式上的互补。受益于这些设计，改进的方法实现了更高的互补性。在KITTI基准上的实验表明，改进的方法在不引入额外数据的情况下实现了最先进的性能。此外，互补深度还可以是一个轻量级的即插即用模块，以增强多个现有的单眼3d物体探测器。
MonoCD方法概述，如图4-20所示。
图4-20 MonoCD方法概述
在图4-20中，输入图像首先经过特征提取网络的处理，随后被引导到多个预测头中。预测头分为两部分。上橙色部分用于预测图像的全局水平热图，作为生成互补深度预测（zcomp）的全局搜索。下蓝色部分在预测每个感兴趣点的局部信息后，进一步生成关键点深度（zkey）和直接深度（zdir）。
最后，使用同时预测的不确定性对三个深度预测分支进行加权和组合，以获得最终深度估计。
