Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
GS3D, otonom sürüş senaryolarında tek bir RGB görüntüsüne dayanarak 3D nesne tespiti için verimli bir çerçeve sunar 12. Bu çerçeve, 2D görüntüdeki 3D bilgileri çıkarmayı ve nokta bulutu veya stereo veri olmadan nesnenin doğru 3D sınır kutusunu belirlemeyi amaçlar 12.
GS3D'nin bazı işlevleri:
- 2D kutudan kaba küpoid elde etme 12. Bu kaba küpoid, 3D kutunun hassas bir şekilde belirlenmesi için rehberlik edecek yeterli doğruluğa sahiptir 12.
- 3D yapı bilgilerinin kullanımı 12. 2D sınır kutusundan elde edilen özelliklere ek olarak, görünür yüzeylerin görsel özellikleri kullanılarak temsil belirsizliği sorunu çözülür 12.
- Sınıflandırma tabanlı 3D kutu iyileştirme 12. Regresyon yerine, kalite farkında kayıp fonksiyonuna sahip bir sınıflandırma formu kullanılır 12.
GS3D, KITTI benchmark'ında tek RGB görüntü tabanlı 3D nesne tespiti için mevcut en iyi yöntemleri geride bırakmıştır 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: