单目视觉3D目标检测3篇最新论文及开源代码

1、Alleviating Foreground Sparsity for Enhanced Semi-Supervised Monocular 3D Object Detection：在自动驾驶中，单目3D目标检测是一项重要但具有挑战性的任务。本文提出的ODM3D框架通过半监督学习利用大量未标记数据，提高单目3D目标检测器性能。

2、D Object Detector包括BEV Backbone和检测头。BEV Backbone处理BEV空间特征，检测头对目标类别、属性和方向进行预测。至此，CaDDN算法解析结束。如有错误，请在评论区指正。

3、借助LSS模块和MixUp3D，MonoLSS在KITTI 3D目标检测基准的所有三个类别（汽车、骑行者和行人）中均排名第一，并在Waymo数据集和KITTI-nuScenes跨数据集评估中取得了有竞争力的结果。

4、介绍MonoCon技术，论文详细阐述了一种单目深度估计方法，其核心在于预测3D物体的中心位置、形状尺寸与观察角度等关键参数。实验部分，作者基于Kitti 3D目标检测基准进行训练与测试，并与现有方法进行对比。实验数据集包含7481幅图像，分为训练集与对比集，针对汽车、行人、自行车三类目标进行深入研究。

5、单目视觉测距主要基于测距模型结合目标矩形框进行任务，通过目标在图像中的大小位置信息估算距离。单目测距算法计算量小、成本低廉，且通过后续调整可消除测距误差，因此在产品开发中广泛应用。双目视觉通过获取同一物体在成像平面上的像素偏移量，利用相机焦距、偏移量和两个相机间实际距离计算物体距离。

6、随着自动驾驶技术的迅速发展，针对单目3D目标检测的数据集和研究论文层出不穷。主流数据集包括KITTI、nuScenes和waymo等，其中nuScenes和waymo数据集相对较新，研究以KITTI数据集为主。

【论文推荐】RIS开源代码论文汇总

1、链接：[链接] 代码：[链接] Performance of Quantum Preprocessing under Phase Noise 作者：Amiri Z， Bash B A， Ntzel J.摘要：本研究探讨了量子预处理在相位噪声条件下的性能。

2、国际信息网络会议（ICOIN）是一个通信方向的国际学术会议，到2023年已经举办了第37届。最近，ICOIN 2023的论文已上线IEEE Xplore，整理出了提供开源代码和数据的6篇论文，旨在为相关领域研究者提供资源。获取论文全文可通过私信回复“20230227”。

3、以下为精选论文及其特点：[1] Control Channel Isolation in SDN Virtualization： A Machine Learning Approach - 作者：Yoo Y， Yang G， Shin C， et al. 通过机器学习方法改进虚拟SDN中的控制通道隔离，以提升数据中心网络性能。

4、作者：da Ponte F R P， Rodrigues E B， Mattos C L C.摘要：论文描述了一个自动收集和扩展漏洞数据集的工具，包括国家漏洞数据库(NVD)中漏洞的内在特征和从多个安全源和社交网络收集的信息。数据集包含超过200，000个漏洞，适用于分析和预测安全漏洞风险等研究。代码已开源。

5、[代码](https：//github.com/mssn/INFOCOM23-5GMeas) **自动化与智能** - AutoManager： Meta-Learning的突破，[Collet等人](https：//ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10229075)的创新工作AutoManager，提升网络管理效率。

钟南山院士开源免费论文被知网用于牟利,其受益是否会被收回?

钟南山院士开源免费论文被知网用于谋利，其收益肯定不会被收回的。毕竟钟南山院士本来就想将这些科研成果让大家都可以观看得到，但知网却用其用于牟利，这才是知网被调查的真正原因，学术不可以被贩卖。

钟南山署名的多篇论文，竟被知网用于牟利，这件事并不会由有关部门进行处理，毕竟有关部门只会处理知网关于垄断方面的问题。想要此事得到处理，那么必须有权利人也就是钟南山院士自己提起诉讼或者积极协商处理，这种著作权侵权案件其实属于民事案件的一种，公诉机关是没有权力提起公诉的。

钟南山院士开源免费论文，这一举动在学术界引发广泛关注，然而，这本应是促进知识共享与学术进步的行动，却意外地遭遇了商业机构的牟利行为。知网，作为中国最大的学术论文数据库平台，本应为学术界提供便利，促进知识的传播与研究。

也因续订费用涨幅过大而宣布停止使用知网数据库。值得一提的是，即使是著名专家如钟南山院士针对新冠肺炎治疗的开源免费论文，在知网获取时也需要支付费用，而在知网的外文期刊库中，却可以免费获取。这种做法不仅为知网带来收益，而且从页面上看，钟南山院士的文章下载次数也有所显示。

宣布停用中国知网。甚至连钟南山院士关于治疗新冠肺炎的开源免费论文，在知网获取需要付费，但是在知网外文期刊库，可直接跳转至国外数据库开放获取，供读者免费阅读。在主站点上，知网仅显示收费文章，不知情者将会付费下载，给知网带来收益，并且从页面上可以清楚看到，钟南山的文章有一定的被下载次数。

开源论文与不开源论文有什么区别吗?

1、论文开源和不开源的主要区别在于它们的传播方式、使用权限、受众以及更新速度等方面。传播方式：开源论文可以在互联网上自由获取，任何人都可以阅读、下载和使用。而不开源论文通常只能在特定范围内获取，例如在学术期刊或会议上发布，需要通过购买或订阅等方式获取。

2、相比之下，非开源期刊的文章质量通常被认为更高，期刊评价也相应更优。选择非开源期刊发表，可以避免版面费，同时彰显文章质量，提升期刊和文章的评价。对于不急于发表、重视学术质量、在乎他人评价和期刊评价的学者而言，非开源期刊可能是更合适的选择。

3、选择发表论文时，究竟是选择开源还是非开源，取决于你的具体需求和目标。开源期刊，如OA（开放获取），其显著优点是读者无需付费即可阅读全文。由于审稿流程较快，录用速度通常较快。对于通过中介发表的作者来说，开源期刊的费用通常较低，特别是如果单位能报销版面费。

4、开源期刊和不开源期刊的主要区别在于它们的开放程度和访问权限。首先，开源期刊是指将论文的全文、作者信息、审稿人信息等公开发布的期刊。这意味着任何人都可以免费访问这些期刊的内容，而不需要支付任何费用或订阅费用。这种开放性使得开源期刊更容易被广泛传播和引用，有助于促进学术交流和知识共享。

5、sci开源和非开源的区别就是，OA期刊与非OA期刊的区别，开源期刊就是OA期刊，非开源也就是非OA期刊。

如何在github上找论文源代码

首先，尝试从论文中提取关键信息。这包括论文中提到的算法名称、模型名称、项目名称或特定的关键词。这些信息可以作为在GitHub上搜索的起点。例如，如果论文介绍了一种名为DeepLearnNet的深度学习模型，你可以在GitHub的搜索框中输入DeepLearnNet来查找相关的代码库。

paperswithcode paperswithcode整合了arXiv上最新机器学习研究论文，并关联了论文在GitHub上的代码。这是一个一站式查找资源。搜索建议 查找论文作者的个人主页 通过Google搜索论文名称与作者姓名，访问作者的个人主页。

查找论文源代码的途径之一是访问Papers with code官网。这是个汇集了众多计算机科学论文的在线平台，通过这个平台，你可以方便地搜索和获取论文的PDF版本。在官网上，输入论文的英文名称，点击搜索按钮。系统将返回一系列相关论文的列表。

如何复现论文中的开源代码

首先开源代码论文，找到开源代码开源代码论文的链接。许多开源论文会在文中提供代码的链接开源代码论文，通过点击访问可以找到对应的GitHub工程。例如，这篇文章的链接。下一步是下载并解压代码。进入GitHub工程页面后，点击下载按钮，获取代码的压缩包，并进行解压。

对于较新的文章，可以尝试以下几种方法：在Google上搜索论文名称或第一作者姓名，查找个人学术主页，直接询问作者是否公开了代码；通过Google搜索算法名称加上“code”或特定编程语言，因为其开源代码论文他科研人员可能已将代码实现并发布；邮件联系论文的第一作者，但成功概率可能较低。

本文基于 mobile-aloha的开源代码复现工作，分为四大部分：下载与修改源代码、安装依赖、准备数据集、训练与评估。首先，下载仓库源代码，链接为：github.com/MarkFzp/act-plus-plus。注意，源代码中存在一些小错误或说明不清，已做修改。可直接pull本仓库代码。

首先，尝试从论文中提取关键信息。这包括论文中提到的算法名称、模型名称、项目名称或特定的关键词。这些信息可以作为在GitHub上搜索的起点。例如，如果论文介绍了一种名为DeepLearnNet的深度学习模型，你可以在GitHub的搜索框中输入DeepLearnNet来查找相关的代码库。

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