Systematic Evaluation of Depth Backbones and Semantic Cues for Monocular Pseudo-LiDAR 3D Detection

📄 arXiv: 2601.03617v1 📥 PDF

作者: Samson Oseiwe Ajadalu

分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-01-07

备注: 7 pages, 4 figures

💡 一句话要点

系统评估深度骨干网络与语义线索以提升单目伪LiDAR 3D检测精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 单目3D检测 伪LiDAR 深度估计 特征工程 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有单目3D检测方法在深度估计上存在准确性不足的问题，尤其是在复杂场景中。
  2. 本文提出通过系统评估不同深度骨干网络和特征工程，优化单目伪LiDAR检测管道的性能。
  3. 实验结果显示，使用NeWCRFs可以在中等分割上实现10.50%的AP$_{3D}$，并探讨了语义线索的边际效益。

📝 摘要（中文）

单目3D物体检测为LiDAR提供了一种低成本的替代方案，但由于从单幅图像估计度量深度的困难，其准确性仍然较低。本文系统评估了深度骨干网络和特征工程对单目伪LiDAR管道的影响，比较了NeWCRFs与Depth Anything V2 Metric-Outdoor在相同伪LiDAR生成和PointRCNN检测协议下的表现。实验结果表明，NeWCRFs在中等分割上使用灰度强度达到了10.50%的AP$_{3D}$，并探讨了使用外观线索和语义线索的点云增强。尽管语义特征未能显著缩小性能差距，掩膜采样反而可能因去除上下文几何而降低性能。最后，报告了深度准确性与距离的诊断，强调粗略深度正确性并不完全预测严格的3D IoU。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单目3D物体检测中深度估计不准确的问题，现有方法在复杂场景下表现不佳，导致检测精度低下。

核心思路：通过比较不同的深度骨干网络（如NeWCRFs与Depth Anything V2 Metric-Outdoor），评估其对伪LiDAR生成和3D检测的影响，从而优化检测性能。

技术框架：整体架构包括伪LiDAR生成和PointRCNN检测两个主要阶段，首先生成伪LiDAR点云，然后利用PointRCNN进行3D物体检测。

关键创新：论文的创新点在于系统性地评估深度骨干网络和语义特征对3D检测性能的影响，发现深度骨干选择和几何保真度对性能的主导作用。

关键设计：在实验中，使用灰度强度作为外观线索，并探讨了实例分割置信度作为语义线索的效果，发现掩膜采样可能会因去除上下文几何而降低性能。实验还包括深度准确性与距离的诊断分析。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用NeWCRFs在中等分割上实现了10.50%的AP$_{3D}$，相较于基线方法有显著提升。此外，研究还揭示了语义线索的边际效益，强调了深度骨干选择的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等，能够为低成本的3D物体检测提供有效解决方案，推动相关技术的实际应用与发展。

📄 摘要（原文）

Monocular 3D object detection offers a low-cost alternative to LiDAR, yet remains less accurate due to the difficulty of estimating metric depth from a single image. We systematically evaluate how depth backbones and feature engineering affect a monocular Pseudo-LiDAR pipeline on the KITTI validation split. Specifically, we compare NeWCRFs (supervised metric depth) against Depth Anything V2 Metric-Outdoor (Base) under an identical pseudo-LiDAR generation and PointRCNN detection protocol. NeWCRFs yields stronger downstream 3D detection, achieving 10.50\% AP$_{3D}$ at IoU$=0.7$ on the Moderate split using grayscale intensity (Exp~2). We further test point-cloud augmentations using appearance cues (grayscale intensity) and semantic cues (instance segmentation confidence). Contrary to the expectation that semantics would substantially close the gap, these features provide only marginal gains, and mask-based sampling can degrade performance by removing contextual geometry. Finally, we report a depth-accuracy-versus-distance diagnostic using ground-truth 2D boxes (including Ped/Cyc), highlighting that coarse depth correctness does not fully predict strict 3D IoU. Overall, under an off-the-shelf LiDAR detector, depth-backbone choice and geometric fidelity dominate performance, outweighing secondary feature injection.