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    <title>投影验证 on zhaoyli&#39;s Blog</title>
    <link>https://zhaoylee.github.io/Blogs/tags/%E6%8A%95%E5%BD%B1%E9%AA%8C%E8%AF%81/</link>
    <description>Recent content in 投影验证 on zhaoyli&#39;s Blog</description>
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    <language>zh-cn</language>
    <copyright>[©2024 zhaoyli&amp;rsquo;s Blog] https://zhaoylee.github.io/)</copyright>
    <lastBuildDate>Mon, 16 Mar 2026 01:45:51 +0000</lastBuildDate>
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    <item>
      <title>OCM3D: Object-Centric Monocular 3D Object Detection</title>
      <link>https://zhaoylee.github.io/Blogs/posts/plug_and_play/ocm3d--object-centric-monocular-3d-object-detection/</link>
      <pubDate>Mon, 16 Mar 2026 09:12:18 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;hr&gt;
&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;🏛️ 会议/期刊&lt;/strong&gt;：arxiv&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;📅 发表年份&lt;/strong&gt;：2021&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;💻 开源代码&lt;/strong&gt;：&lt;a href=&#34;https://github.com/mrsempress/OBMO_GUPNet/blob/main/tools/offline_OBMO.py&#34;&gt;OBMO_GUPNet&lt;/a&gt;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;📄 论文题目&lt;/strong&gt;：&lt;a href=&#34;https://arxiv.org/pdf/2104.06041&#34;&gt;OCM3D: Object-Centric Monocular 3D Object Detection&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id=&#34;1-文献背景研究目的与核心问题&#34;&gt;1. 文献背景、研究目的与核心问题&lt;/h3&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;研究背景&lt;/strong&gt;：单目 3D 目标检测（Monocular 3D Object Detection）是一个高度病态（ill-posed）的问题。主流方法通常依赖纯图像或将其转化为伪激光雷达（Pseudo-LiDAR）点云。然而，前者难以捕捉像素间的 3D 空间几何关系，后者则受困于单目深度估计带来的巨大点云噪声。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>StreamPETR-QAF2D：Enhancing 3D Object Detection with 2D Detection-Guided Query Anchors</title>
      <link>https://zhaoylee.github.io/Blogs/posts/plug_and_play/streampetr-qaf2d--enhancing-3d-object-detection-with-2d-detection-guided-query-anchors/</link>
      <pubDate>Sun, 15 Mar 2026 21:59:16 +0800</pubDate>
      <guid>https://zhaoylee.github.io/Blogs/posts/plug_and_play/streampetr-qaf2d--enhancing-3d-object-detection-with-2d-detection-guided-query-anchors/</guid>
      <description>&lt;hr&gt;
&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;🏛️ 会议/期刊&lt;/strong&gt;：CVPR&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;📅 发表年份&lt;/strong&gt;：2024&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;💻 开源代码&lt;/strong&gt;：&lt;a href=&#34;https://github.com/nullmax-vision/QAF2D&#34;&gt;nullmax-vision/QAF2D-CVPR 2024&lt;/a&gt;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;📄 论文题目&lt;/strong&gt;：&lt;a href=&#34;https://arxiv.org/pdf/2403.06093&#34;&gt;Enhancing 3D Object Detection with 2D Detection-Guided Query Anchors&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;p&gt;这篇发表于 CVPR 2024 的论文 &lt;strong&gt;《Enhancing 3D Object Detection with 2D Detection-Guided Query Anchors》(简称 QAF2D)&lt;/strong&gt; 极具工程实用价值。它没有死磕 3D 空间中的特征提取瓶颈，而是打出了一套极其聪明的“降维组合拳”，巧妙地利用成熟的 2D 视觉技术来为 3D 检测器“引路”。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
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