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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Monocular 3D Object Detection

3D Object Detection › Monocular 3D Object Detection 72 평가 기록 16 datasets

Monocular 3D Object Detection is the task to draw 3D bounding box around objects in a single 2D RGB image. It is localization task but without any extra information like depth or other sensors or multiple-images.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
CIE
AP Medium: 20.95
논문 -
CIE
AP Hard: 17.83
논문 -
IM3D
AP@0.15 (10 / NYU-37): 45.21AP@0.15 (NYU-37): 24.10
논문 코드
CIE
AP Easy: 31.55
논문 -
DD3D
AP Hard: 8.05
논문 코드
Lin2021
Average Precision at 0.5 3D IoU: 0.7218MPE: 0.0520AP at 15' Azimuth error: 0.8398AP at 10' Elevation error: 0.8560
- -
CMKD
AP Easy: 13.94
논문 코드
DD3D
AP Medium: 9.30
논문 코드
CMKD
AP Easy: 12.52
논문 코드
CMKD
AP Hard: 6.34
논문 코드
CMKD
AP Medium: 6.67
논문 코드
Where2comm
AP50: 65.71
논문 코드

데이터셋

16개
KITTI Cars ModerateKITTI Cars HardSUN RGB-DKITTI Cars EasyKITTI Pedestrian HardGoogle ObjectronKITTI Pedestrian EasyKITTI Pedestrian ModerateKITTI Cyclist EasyKITTI Cyclist HardKITTI Cyclist ModerateCoPerception-UAVs

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/Cc-Hy/CMKD 1 논문
github.com/PaddlePaddle/Paddle3D 1 논문
github.com/TRAILab/CaDDN 1 논문
github.com/pufanqi23/monodgp 1 논문
github.com/Traffic-X/MonoLSS 1 논문
github.com/tri-ml/dd3d 1 논문
github.com/tri-ml/vedet 1 논문