算法基本思想

3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry

3d box的长宽高回归

3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry

角度回归

3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry
注意:论文中的角度回归分支是对cosθlcos{\theta_l}sinθlsin{\theta_l}来进行回归的。

类别判断

这里的类别判断就是简单的多分类。

2d box的回归

这个回归没有在文章图中体现出来,但是确实存在,后面的3d box计算也是要基于2d box的信息,2d box回归应该就是加在confidence判断这块。

3D box的计算

3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry
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3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry
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这样就可以根据可能的几种3D-2D点对应关系(R已被预测出)求解3D到2D的变换矩阵,矩阵求解出来后,即是可以根据RT来求相机坐标系下的三维点,从而求出最终3d box的表达值。

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