Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (3)
损失函数分为3种类型:
(1) 对于热力图,用以下的Focal Loss计算:
(2) 对于深度,采用Laplacian aleatoric uncertainty loss function for depth计算:
(3) 对于尺寸采用L1 Loss计算:
损失函数分为3种类型:
(1) 对于热力图,用以下的Focal Loss计算:
(2) 对于深度,采用Laplacian aleatoric uncertainty loss function for depth计算:
(3) 对于尺寸采用L1 Loss计算:
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· 10年+ .NET Coder 心语，封装的思维：从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热？
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列：向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维：从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· Open-Sora 2.0 重磅开源！
· 字符编码：从基础到乱码解决
2022-09-29 FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection