MonoA2：基于自适应深度与增强头模块的单目3D目标检测算法研究

本文推荐：该研究针对单目3D目标检测中深度预测固定规则（ADM）与多任务头（AHM）表征能力不足的瓶颈，提出MonoA2框架。通过自适应深度模块（Adaptive Depth Module）动态解耦中心约束，结合增强头模块（Augmented Head Module）的任务感知注意力与任务交互注意力，显著提升KITTI和Waymo数据集上的检测性能。

　　

Highlight

单目3D目标检测因低成本与配置简单成为研究热点，但实例深度预测的准确性仍是核心挑战。现有方法多依赖固定规则（如2D/3D中心特征），难以适应物体多样性。本研究提出MonoA²，包含自适应深度模块（ADM）与增强头模块（AHM）：ADM通过学习偏移量解耦深度预测与中心约束；AHM通过任务感知注意力（Task-aware Attention）和任务交互注意力（Task-interaction Attention）增强多任务头表征能力。

Monocular 3D Object Detection

当前单目3D检测性能低于激光雷达（LiDAR）与双目方法，主因深度线索缺失。附加数据辅助方法需密集深度标注，而本文聚焦无辅助数据场景。

Framework Overview

基于CenterNet框架，通过DLA-34骨干网络提取特征，ADM生成自适应偏移量（Δx, Δy）实现动态深度采样，AHM则利用双重注意力机制优化任务头特征交互。

Dataset and Metrics

在KITTI（分Easy/Moderate/Hard三级）与Waymo数据集验证，ADM与AHM协同显著提升深度预测与多任务学习效果。

Conclusion and Discussion

MonoA²通过灵活深度表征与判别性多任务头设计，为单目3D检测提供新思路。ADM突破中心约束限制，AHM建立深度任务优先的跨任务交互机制。

（注：翻译部分已去除文献引用标识，专业术语保留英文缩写与原文格式，如LiDAR、CenterNet等）