Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (1)
MonoCon的网络结构和MonoDLE几乎一样,只是添加了辅助学习(Auxiliary Learning, AL)模块.
网络结构如上图所示,对于3D目标检测来说,预测2D框是没有必要的,但是MonoCon在训练阶段仍然计算了2D框的损失函数,但是在推理的时候,并不会预测2D框,这就是所谓的辅助学习(Auxiliary Learning, AL)学习,即在训练时增加一些分支并计算损失函数,但是在预测时并不会使用这些分支,这样做的目的就是增加模型的泛化能力,避免模型的目标单一而导致过拟合.
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2017-07-27 Spark机器学习(12):神经网络算法