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回答时间：2024-04-18 20:59
探索自动驾驶的视觉感知之旅：2D与3D的深度解析</
在自动驾驶的宏伟蓝图中，环境感知如同一双智慧的眼睛，而视觉感知算法则是这双眼睛的聚焦点。它们主要分为2D和3D两大类，它们的卓越表现通过深度学习得以提升，如Faster R-CNN通过引入Anchor机制，极大地简化了目标回归的复杂性。
2D视觉感知，如两阶段的R-CNN系列（如Faster R-CNN）和单阶段的YOLO系列，是目标检测的先锋。它们在目标检测任务上达到了令人瞩目的精度（mAP）和速度（FPS），但结果因硬件和网络结构的差异，只能作为参考。同时，目标跟踪在视频数据中发挥关键作用，它关注的是目标的持续识别和定位，如SORT框架就结合了Faster R-CNN和卡尔曼滤波，展现了高效和精准的跟踪性能。
多物体跟踪（MOT）则依赖于Tracking-by-Detection的流程，其中包括目标检测、特征提取和匹配等步骤。CenterTrack在此基础上引入额外输入和Offset分支，提升了速度与性能。3D视觉感知，尤其是激光雷达技术，为自动驾驶提供了关键的深度信息和尺寸信息，然而单目3D感知方法，如IPM和OFT，通过伪激光雷达的方式也在3D目标检测上取得了突破。
深度信息的捕捉是3D感知的核心。DeepMANTA和MonoGRNet等方法利用目标检测和关键点检测结合3D车辆CAD模型，实现3D目标检测。其中，MonoGRNet的四步流程：2D检测、深度估计、中心估计和角点回归，虽然假设目标形状固定，但在处理车辆时展现出强大的能力，但对于行人，挑战较大。2D/3D几何约束，如Deep3DBox，通过2D特征估计尺寸和方向，利用投影约束求解3D位置，进一步优化了预测精度。
直接生成3DBox的方法，如Mono3D和M3D-RPN，从稠密候选框出发，利用2D特征进行评分和框定，但计算量较大。SS3D和FCOS3D则通过单阶段检测，实现了计算效率的提升。单目深度估计则有监督和无监督两种方法，Transformer模型如DPT，以其全局一致性显著提升任务性能。
双目3D感知虽然理论上更为精确，但由于硬件和软件的复杂性，应用相对较少。例如，3DOP是Fast R-CNN在3D领域的扩展，通过双目图像生成深度图并应用点云检测。DSGN则实现了深度和目标检测的端到端处理，Stereo R-CNN则处理立体输入，挖掘3D边界框的细节。
总的来说，2D和3D视觉感知算法在自动驾驶中各显神通，它们的融合与优化，为车辆提供了更全面的环境理解能力，为未来的智能出行打下了坚实的基础。
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