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混合尺度监督用于高效标签的基于 LiDAR 的三维物体检测
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为SupFusion的新型训练策略，通过特征级监督和数据增强方法提升LiDAR-Camera融合的检测性能。实验证明该方法在KITTI基准测试中获得了约2%的3D mAP改进。
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关键要点
- 提出了一种名为SupFusion的新型训练策略，提升LiDAR-Camera融合的检测性能。
- SupFusion包括一种称为Polar Sampling的数据增强方法，通过稠密化稀疏物体和训练辅助模型生成高质量特征进行监督。
- 融合特征被优化以模拟生成的高质量特征，提升模型性能。
- 提出了一种简单而有效的深度融合模块，持续获得更优越的性能。
- SupFusion引入辅助特征级监督，提升检测性能而不增加推断成本。
- 深度融合模块可以持续提升检测器的能力，具有即插即用的特性。
- 在KITTI基准测试中，SupFusion和深度融合模块获得了约2%的3D mAP改进。
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