语义分割。前景分割可以提供目标的位置隐含信息；利用语义上下文知识可以增强空间特征；语义分割可以作为预处理方法，过滤背景样本，提升3D检测效率。
IoU预测分支可以辅助校正目标的置信度，比如预测置信度可以用分类置信度和IoU值的乘积来表示。经过IoU分支的校正，更容易选择高质量的3D目标作为最终预测结果。
形状补全，因为点云具有稀疏性，远处的目标只能接收几个点，因此从稀疏点云中补全目标形状可以为后面的检测提供帮助。
识别目标内部的零部件有助于3D目标检测，部件可以揭示细粒度3D信息。
除此之外，还有一些比如场景流估计可以识别静态和动态目标，可以在点云序列中跟踪同一个3D目标，可以得到该目标更准确的估计。
5基于相机的3D目标检测主要的基于相机的3D目标检测方案分为：单目3D、双目、多相机3D等，具体看下图的分类：
本身从单目图像中检测3D空间的目标是一个病态问题，因为单目无法提供足够的3D信息，很难预测3D目标准确的位置信息。很多方法利用几何约束和形状先验从图像中推断深度信息，也是一种优化单目3D目标定位问题的思路。但是和激光雷达比，还是相差较远。
1、纯图像单目3D检测受到2D检测方法的启发，单目3D目标检测最直接的解决方案是通过卷积神经网络从图像中直接回归3D框参数。直接回归的方法借鉴了2D检测网络架构的设计，可以端到端训练。这些方法可以分为单阶段、两阶段，或anchor-based/anchor-free方法。
基于anchor的方法主要预先设置好3D-anchor、2D-anchor、深度anchor，然后图像经过卷积网络后得到2D和3D的预测偏置，最终解码及转换过程如下所示：
anchor-free的方法也是通过2D卷积对图像进行处理，利用多个头去预测3D目标。具体包括一个分类头、一个关键点头预测粗粒度中心点、一个预测基于粗粒度中心点的偏置的头、预测深度的头、预测目标尺寸的头以及预测观测角的头。
