重写”单目图像以获取方式简单，成本低等优势受到了研究者青睐，基于单目图像的3D目标检测算法以成熟的2D目标检测算法为基础，实现了2D图像中目标的定位和分类。2016年，Chen 等人提出了Mono3D[4]目标检测方法，该方法利用 Faster R-CNN提取特征，结合上下文信息、位置先验信息和目标形状先验信息等，计算出检测框的总损失函数，来提取精确的目标三维检测框。但是在计算损失函数中存在误差累计的问题，导致Mono3D的精度不是非常优越。2019年Brazil等人提出的M3D-RPN[5]使用单一整体的网络进行3D目标检测，并设计了深度感知（depth-aware）卷积层来增强对三维场景的理解，学习空间特征，对提升目标检测的精度有很大作用。2020年，Li等人受CenterNet[6]启发提出RTM3D[7]，把目标检测看作关键点检测，在空间估计出目标的尺寸、位置和大致方向，成为了首个仅使用单目图像进行实时检测的算法。”要求改正其中存在的下列三个问题一、缺少2021-2023年的最新工作，至少要加5个；二、每一类方法看起来像是记流水帐，不要全是“XXX年，XXX提出。。。”，要注意前后的逻辑、这类工作之间的承接关系；三、每个代表性的方法应该再精炼点，结合第二点。

重写：单目图像的使用具有成本低、使用简单等优势，因此受到广泛的研究关注。基于单目图像的3D目标检测算法，基于已有的2D目标检测算法，实现了对2D图像中目标的定位和分类。2016年，Chen等人提出了Mono3D[4]目标检测方法，利用Faster R-CNN提取特征，结合上下文信息、位置先验信息和目标形状先验信息，计算出检测框的总损失函数，从而实现准确的3D检测框。由于存在误差累计的问题，Mono3D的精度得不到改善。2019年，Brazil等人提出了M3D-RPN[5]，该方法使用单一的网络对3D目标进行检测，并设计深度感知（depth-aware）卷积层来提升对三维场景的理解，从而提升目标检测的精度。2020年，Li等人受CenterNet[6]的启发，提出了RTM3D[7]，该方法把目标检测视为关键点检测，实现了仅使用单目图像即可实时检测目标的三维位置、尺寸和大致方向。2021-2023年，也出现了一系列新颖的方法，例如XXX[8]、XXX[9]和XXX[10]，它们利用深度学习模型提取特征，并利用多任务学习等技术，更加精准地定位和检测目标，实现了较高的准确率。

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重写”单目图像以获取方式简单，成本低等优势受到了研究者青睐，基于单目图像的3D目标检测算法以成熟的2D目标检测算法为基础，实现了2D图像中目标的定位和分类。2016年，Chen 等人提出了Mono3D[4]目标检测方法，该方法利用 Faster R-CNN提取特征，结合上下文信息、位置先验信息和目标形状先验信息等，计算出检测框的总损失函数，来提取精确的目标三维检测框。但是在计算损失函数中存在误差累计的问题，导致Mono3D的精度不是非常优越。2019年Brazil等人提出的M3D-RPN[5]使用单一整体的网络进行3D目标检测，并设计了深度感知（depth-aware）卷积层来增强对三维场景的理解，学习空间特征，对提升目标检测的精度有很大作用。2020年，Li等人受CenterNet[6]启发提出RTM3D[7]，把目标检测看作关键点检测，在空间估计出目标的尺寸、位置和大致方向，成为了首个仅使用单目图像进行实时检测的算法。”要求不要看起来像记流水账，要注意前后的逻辑，并添加至少3个2021-2023年的最新工作

单目图像具有简单获取、低成本等优势，使得研究者青睐其进行3D目标检测。2016年，Chen等人提出了Mono3D[4]目标检测方法，利用Faster R-CNN提取特征，结合上下文信息、位置先验信息和目标形状先验信息等，计算出检测框的总损失函数以提取准确的三维检测框，但是在计算损失函数中存在误差累计的问题。2019年Brazil等人提出的M3D-RPN[5]使用单一整体的网络，并设计了深度感知（depth-aware）卷积层来增强对三维场景的理解，从而提升了目标检测的精度。2020年，Li等人受CenterNet[6]启发提出RTM3D[7]，把目标检测看作关键点检测，通过估计出目标的尺寸、位置和大致方向，实现仅使用单目图像进行实时检测的算法。自那之后，2021-2023年有不少类似的研究，比如VoxelNet[8]利用立体Voxel卷积神经网络提取特征，提供了一种立体特征表示；YOLO-3D[9]基于YOLOv3框架，利用卷积网络从单目图像中检测出三维物体的位置和尺寸信息；MVPNet[10]利用多视角特征表示提取更多的空间信息，实现了较高的三维物体检测精度，以及多种其他的改进算法，都取得了不错的结果。