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FD3D：利用前景深度图进行特征监督的单眼3D对象检测
单眼3D对象检测通常采用直接或静脉标签的监督。最近，蒸馏监督将空间知识从激光雷达或立体声教师网络转移到单眼探测器，但仍保留域间隙。To mitigate this issue and pursue ade- quate label manipulation, we exploit F oreground D epth map for feature-supervised monocular 3D object detection named FD3D , which develops the high-quality instructive interme- diate features to conduct desirable auxiliary feature supervi- sion with only the original image and annotation foreground object-wise depth map (AFOD) as input.此外，我们基于图像功能和预处理的AFOD之间的足够相互关系来建立我们的具有启发性的功能生成网络，以构建具有启发性的空间特征，在此中，AFOD仅将注意力集中在前景上，以在检测任务中获得更清晰的指导。更重要的是，我们应用了从像素和分布级别的辅助功能监督，以实现全面的空间知识指导。广泛的实验表明，我们的方法在Kitti和Nuscenes数据集上都实现了最先进的性能，没有外部数据，也没有额外的推理计算成本。我们还进行实验以揭示设计的有效性。
基于景深的脑机接口发际线以下区域高频稳态视觉诱发电位评估
背景和目标：最近，提出了一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP-BCI）的很有前途的脑机接口，它由两个刺激组成，这两个刺激一起呈现在受试者的视野中心，但在不同的深度平面（景深设置）。因此，用户可以通过转移眼球焦点轻松地选择其中一个。然而，在这项工作中，EEG 信号是通过放置在枕骨和顶骨区域（头发覆盖的区域）的电极收集的，这需要较长的准备时间。此外，该工作使用了低频刺激，这会产生视觉疲劳并增加光敏性癫痫发作的风险。为了提高实用性和视觉舒适度，本研究提出了一种基于景深的 BCI，使用从发际线以下区域（耳后）测量的高频 SSVEP 响应。
基于景深的脑机接口发际线以下区域高频稳态视觉诱发电位评估
背景和目标：最近，提出了一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP-BCI）的很有前途的脑机接口，它由两个刺激组成，这两个刺激一起呈现在受试者的视野中心，但在不同的深度平面（景深设置）。因此，用户可以通过转移眼球焦点轻松地选择其中一个。然而，在这项工作中，EEG 信号是通过放置在枕骨和顶骨区域（头发覆盖的区域）的电极收集的，这需要较长的准备时间。此外，该工作使用了低频刺激，这会产生视觉疲劳并增加光敏性癫痫发作的风险。为了提高实用性和视觉舒适度，本研究提出了一种基于景深的 BCI，使用从发际线以下区域（耳后）测量的高频 SSVEP 响应。