1) 2D-based methods [1]}, [2]}, [3]}, [4]}, [5]}, [6]}, [7]} first detect 2D bounding box proposals and then regress instance-wise 3D boxes. Stereo-RCNN [3]} extended Faster R-CNN [9]} for stereo-inputs to associate left and right images. Disp R-CNN [6]} and ZoomNet [5]} incorporated extra instance segmentation mask and part location map to improve detection quality. However, the final performance is limited by the recall of 2D detection algorithms, and 3D geometry information is not fully utilized.

1) Методы на основе 2D [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7] сначала обнаруживают предложения о 2D ограничительных рамках, а затем регрессируют 3D рамки индивидуальных экземпляров. Stereo-RCNN [3] расширил Faster R-CNN [9] для стереовходов с целью ассоциации левого и правого изображений. Disp R-CNN [6] и ZoomNet [5] включили дополнительную маску сегментации экземпляров и карту местоположения частей для повышения качества обнаружения. Однако, окончательная производительность ограничивается отзывом алгоритмов 2D обнаружения, и геометрическая информация 3D не используется полностью.