《表8 KITTI数据集行人、自行车目标检测AP3D指标对比》

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《基于视觉的三维目标检测算法研究综述》

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相比于道路场景下车辆目标检测，各算法对行人、自行车等其他目标检测结果对比的研究则较少。表8总结归纳了部分算法给出的针对室外场景下行人与自行车等目标的三维目标检测平均准确率（AP3D）结果，其中IoU阈值取0.5。通过表中结果对比不难发现，在行人、自行车等目标识别中，基于双目/深度图像的检测结果远远优于基于单目图像的检测结果。其中，基于深度图像的F-PointNets算法模型[30]在行人检测中准确率达到了40%以上，自行车检测准确率达到了50%以上，而基于单目图像的算法中效果只能达到10%左右。同时，将表7与表8结果对比可以发现，对于车辆目标的三维识别准确率要高于行人、自行车等目标的识别准确率，这主要因为行人、自行车等目标相比与车辆目标来说，尺寸更小，姿态更具有多样性，因此在定位与姿态估计任务中更加困难。