Loss：Objects as Points
目录
- 3. 预备知识
- 4. 物体作为点
- 4.1. 3D 检测
- 4.2. 人体姿态估计
- 4-(1). 物体作为点的核心概念
- 4-(2). 从点到边界框的推理过程
- 4-(3). 3D 检测
- 4-(4). 人体姿态估计
- 5. 实现细节
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- 3. 预备知识
- 4. 物体作为点
- 4.1. 3D 检测
- 4.2. 人体姿态估计
- 4-(1). 物体作为点的核心概念
- 4-(2). 从点到边界框的推理过程
- 4-(3). 3D 检测
- 4-(4). 人体姿态估计
- 5. 实现细节
Figure 2: We model an object as the center point of its bounding box. The bounding box size and other object properties are inferred from the keypoint feature at the center. Best viewed in color.
- 物体建模方式
- 图2展示了一种将物体建模为其边界框中心点的方法。这种建模方式摒弃了传统的将物体用整个边界框来表示的做法，而是聚焦于边界框的中心这一个点。
- 属性推断
- 边界框大小推断：物体边界框的大小不是直接给定的，而是从中心点的关键点特征中推断出来。例如，如果把中心点看作是一个具有丰富信息的“源”，那么通过对这个中心点特征的分析和处理，可以得到边界框在各个方向上的尺寸信息。
- 其他物体属性推断：除了边界框大小，其他物体属性（如物体的姿态、3D位置、方向等在文中提到的可回归的属性）也都是从这个中心点的特征来推断的。这意味着中心点的特