FOV模型主要涉及視場角（Field of View）的概念，它描述了人眼或相機能夠觀察到的範圍。在物體識別、深度估計等領域，FOV模型的套用包括：
物體識別2D：
主流的物體識別算法大多基於FOV視角完成。
識別算法主要分為one-stage、two-stage、anchor-based、anchor-free等類型。
FCOS是一個開創性的anchor-free模型，它基於每個像素的檢測，使用多級預測提高召回率，並引入「center-ness」分支以提高性能。
FCOS方法也被套用於VFNet、YOLOX等模型。
物體識別3D：
FCOS3D方法通過修改Reg分支，實現了2D檢測器到3D檢測器的轉換。
它能夠回歸centerpoint，同時加入中心偏移、深度、3D bbox大小等指標，從而將2D檢測器用於3D檢測。
深度估計：
深度估計領域也受益於FOV模型的發展，例如Pseudo-LiDAR方法的套用。
FOV模型的套用不僅限於物體識別和深度估計，還包括其他領域，如HUD中的虛像視場角，它描述了人眼對於虛像的最大可視範圍。對於HUD來說，FOV是一個重要的指標，因為它直接影響駕駛員感受到的圖像尺寸。
綜上所述，FOV模型在計算機視覺和相關領域中發揮著重要作用，通過不同的算法和技術，它幫助我們更好地理解和分析視覺世界。