MonoLS：多尺度特征融合与空间感知注意力机制在单目3D物体检测中的应用

《ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications》：MonoLS: Multi-Scale Feature Fusion and Spatially-Aware Attention for Monocular 3D Object Detection

3D目标检测在自动驾驶中至关重要，但单目相机缺乏深度信息导致定位不准。本文提出MonoLS框架，通过多尺度特征融合和空间注意力机制解决这一问题，在KITTI数据集上实现67 FPS的实时检测。

　　

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3D 物体检测在自动驾驶系统中发挥着关键作用，有助于实现对场景的全面理解。其主要挑战之一是在复杂环境中实现准确的感知。与激光雷达系统和立体视觉方法相比，基于单目相机的解决方案更具成本效益，也更容易部署。然而，单目图像中缺乏深度信息，这会妨碍仅使用单目图像时对 3D 边界框的准确定位。本文提出了 MonoLS，这是一种单目 3D 物体检测框架，它结合了轻量级的多尺度特征融合和空间感知注意力机制。该框架旨在解决深度信息缺失的问题，同时实现精确的物体定位。首先，轻量级的多尺度特征融合结合了深度特征和浅层特征，这种设计能够在不牺牲实时检测能力的情况下有效提取多尺度特征。其次，空间感知注意力采用双分支结构：空间分支使用三元组注意力来捕捉空间细节，而上下文分支通过全局注意力聚合全局上下文信息。这两个分支随后被融合，以生成保留空间分布和语义丰富性的增强特征表示。最后，在 KITTI 数据集上的实验表明，我们的方法优于基线方法，实现了高达 67 FPS 的实时推理速度。

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