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Learning 3D Perception from Others' Predictions
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内容提要
本文提出了一种通过邻近单位的预测学习3D物体检测的方法，以减少对高质量标注数据的需求。研究表明，基于距离的课程学习策略能够有效提高伪标签质量，从而降低训练3D检测器所需的数据量，促进3D感知学习在复杂环境中的应用。
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关键要点
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提出了一种通过邻近单位的预测学习3D物体检测的方法，以减少对高质量标注数据的需求。
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基于距离的课程学习策略能够有效提高伪标签质量。
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该方法降低了训练3D检测器所需的数据量。
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研究促进了3D感知学习在复杂环境中的应用。
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