摘要
我們展示了一個有效的3D目标檢測架構，基于一個單RGB圖，在自動駕駛方案。我們努力去提取潛在的3D資訊在一個2D圖像，以及确定精确的3D框目标，沒有使用點雲或者立體資料。利用現成的2D目标檢測器，我們提出了一個巧妙的方法來有效獲得一個粗長方體對每一個預測的2D框。這個粗長方體有足夠的精度去引導我們決定3D框的目标通過定義。相對于先前先進的方法，隻是使用特征提取從2D框來定義框，我們提出的3D架構資訊在目标通過利用視覺特征這可見的表面。新的特征從表面用來消除的問題是，展現歧義的帶來通過隻用一個2D框。另外，我們調查不同方法在3D框定義和發現一個分類公式在品質意識損失有較好的表現比回歸方法。在KITTI基準上評估，我們的方法表現優于單簽先進的方法在使用單張RGB圖像基于3D目标檢測。
