MonoDETRNext: Next-generation Accurate and Efficient Monocular 3D Object Detection Method

单目视觉三维物体检测在各个领域都非常重要，但现有方法在精度和计算效率方面面临着重大挑战。在2D检测和深度估计取得成功的基础上，我们提出了MonoDETRNext，旨在实现精度和处理速度的最佳平衡。我们的方法包括开发高效的混合视觉编码器、增强深度预测机制，并引入创新的查询生成策略，辅以先进的深度预测器。在MonoDETR的基础上，MonoDETRNext引入了两个变体：MonoDETRNext-F，强调速度，和MonoDETRNext-A，注重精度。我们认为MonoDETRNext在单目三维物体检测方面建立了新的基准，并为未来的研究开辟了道路。我们进行了详尽的评估，证明了该模型在现有解决方案中表现出卓越的性能。值得注意的是，MonoDETRNext-A在KITTI测试基准上的AP3D指标比MonoDETR提高了4.60％，而MonoDETRNext-F则增加了2.21％。此外，MonoDETRNext-F的计算效率略高于其前身。

MonoDETRNext试图解决单目视觉三维物体检测中精度和计算效率之间的权衡问题。

MonoDETRNext的关键思路包括开发高效的混合视觉编码器、增强深度预测机制、引入创新的查询生成策略和先进的深度预测器。

论文介绍了MonoDETRNext的两个变体，分别是注重速度的MonoDETRNext-F和注重精度的MonoDETRNext-A。实验结果表明，MonoDETRNext在KITTI测试基准上比现有解决方案表现更好，MonoDETRNext-A的AP3D指标提高了4.60％，而MonoDETRNext-F的计算效率略高于其前身。

近期在这个领域中的相关研究包括："Monocular 3D Object Detection with Feature Enhancement and Attention"和"Single-Stage Monocular 3D Object Detection with Decoupled Bev Encoding"。