https://zhaoylee.github.io/Blogs/tags/%E5%BC%80%E6%94%BE%E8%AF%8D%E6%B1%87%E6%A3%80%E6%B5%8Bovd/ Recent content in 开放词汇检测OVD on zhaoyli's Blog Hugo zh-cn [©2024 zhaoyli&rsquo;s Blog] https://zhaoylee.github.io/) Mon, 16 Mar 2026 01:45:51 +0000 https://zhaoylee.github.io/Blogs/posts/open-vocabulary-based/open-vocabulary-monocular-3d-object-detection/ Sun, 15 Mar 2026 21:14:37 +0800 https://zhaoylee.github.io/Blogs/posts/open-vocabulary-based/open-vocabulary-monocular-3d-object-detection/ <hr> <blockquote> <p><strong>🏛️ 会议/期刊</strong>：3DV<br> <strong>📅 发表年份</strong>：2026<br> <strong>💻 开源代码</strong>：<a href="https://github.com/UVA-Computer-Vision-Lab/ovmono3d">UVA-Computer-Vision-Lab/ovmono3d</a><br> <strong>📄 论文题目</strong>：<a href="https://arxiv.org/pdf/2411.16833">Open Vocabulary Monocular 3D Object Detection</a></p> </blockquote> <hr> <h3 id="一-背景研究目的与核心问题">一、 背景、研究目的与核心问题</h3> <ul> <li> <p><strong>研究背景：</strong> 传统的单目 3D 目标检测（M3OD）模型都属于“闭集（Closed-set）”学习。这意味着模型只能检测训练集中预先定义好的那几种类别（例如 KITTI 数据集里的车、人、自行车）。但在真实的自动驾驶或机器人场景中，会遇到无数的长尾目标（如遗落的轮胎、奇形怪状的施工路障、甚至是一只突然窜出的动物）。</p>