论文解读：SMOKE：SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation
摘要估计三维方向和物体的平移对于无基础设施的自主导航和驾驶至关重要。 在单目视觉方面，成功的方法主要基于两个因素：（1）网络生成2D区域提案；（2）R-CNN结构，利用所获得的感兴趣区域预测3D物体的姿态。 我们认为2D检测网络是冗余的，并为3D检测引入了不可忽略的噪声。 因此，我们提出了一种新的三维目标检测方法，称为SMOKE，该方法通过将单个关键点估计与回归的三维变量相结合来预测每个检测对象的三维包围盒。 作为第二种贡献，我们提出了一种构造三维包围盒的多步分离方法，这大大提高了训练收敛性和检
