针对单目3D目标检测中的数据增强不够灵活的问题，提出了包含随机平移缩放等和无偏采样策略的数据增强流程，实现了训练数据的有效扩充。方法分析了3D目标检测任务的坐标依赖性，解耦水平和垂直坐标的影响，提供了更为灵活的增强手段，如随机平移、随机缩放和CutMix等。提出了此任务专用的随机俯仰和滚转数据增强方法。通过理论分析发现采样偏置问题，提出无偏采样策略避免了数据增强过程中的采样偏差，提升了模型的泛化能力。在KITTI数据集上验证了有效性。
方法对环境感知中的单目3D目标检测任务的性能有显著提升，可以应用于智能汽车利用单目摄像头对于周围环境的感知任务，以帮助实现自动驾驶等。
面议（具体合作方式与投资规模可联系洽谈）
KITTI数据集上单目3D目标检测任务，测试集上交并比阈值为0.7的40点3D平均精度在简单、中等和困难三个难度上分别达到30.83%，22.08%和19.20%，单张图片在2080Ti显卡上的推理时间为22毫秒。
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