smoke参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/452676265monodle通过大量密集实验（逐步用gt替换预测值测试），localizationerror是3d检测的关键。提出三点策略：1.重新思考了2d中心和3d中心的不对齐影响（用3dcenter替换2dcenter能提高性能，且2d检测能作为辅助任务帮助3d检测）2.去除较远

OFTOrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetectionOFTOrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection时间：18.11机构：UniversityofCambridgeTL;DR当时纯视觉自动驾驶方案效果上仅达到Lidar方案有10%的水平，本文claim部分差距源于pe

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Featurebackbone采用DLA,输入维度为3×H×W的RGB图,得到维度D×h×w的特征图F,然后将特征图送入几个轻量级regressionheads,2Dboudingboxes的中心特征图用下面的模块得到:其中AN是AttentiveNormalization.用公式表示:类似的,2D和3Dboudingboxes的中心之间的offset用公

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如何编译？1、代码下载；gitclonehttps://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3或者gitclonehttps://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments2、按照里面的README.md进行环境安装和编译；安装和编译过程中可能会出现的问题：1）提示找不到GLEW解决方法：sudoaptinstallli

注：刚入门depthestimation，这也是以后的主要研究方向，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。1.论文简介论文题目：RA-Depth:ResolutionAdaptiveSelf-SupervisedM

摘要-近年来，在视觉里程计技术中有许多优秀的作品，其目的是比较高精度，鲁棒地计算传感器增量运动。然而这些方法都缺乏回环的能力，即使传感器连续重新回到同一地方，轨迹的估计会

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1.论文简介论文题目：P3Depth:MonocularDepthEstimationwithaPiecewisePlanarityPriorPaper地址：paperCode地址：GithubPaper简单评论：个人觉得是2022CVPR上depth

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FCOS3D是在2D检测器FCOS的基础上提出的,是一种单目3D检测算法,根据RGB图像进行3D目标检测.FCOS预测的是一个前景点到边界框的4个距离,而FCOS3D需要预测更多的东西,包括3D中