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自主驾驶的学习多模态压缩
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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
该方法解决了自动驾驶中LiDAR数据集偏差问题，通过LiDAR-图像数据进行多模态物体检测，提高转换鲁棒性，训练3D物体检测器学习多模态物体特征，促进特征不变性，提高泛化性能。该方法在域泛化性能方面取得了最先进的成果。
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关键要点
- 自动驾驶中的LiDAR数据集存在点云密度、范围和物体尺寸等属性偏差。
- 不同环境中训练和评估的物体检测网络性能往往下降。
- 域自适应方法假设可以获取来自测试分布的未标注样本，但实际中可能无法获得。
- 提出双重方式解决未知目标域的鲁棒性问题。
- 利用配对的LiDAR-图像数据进行多模态物体检测，提高未知域转换的鲁棒性。
- 训练3D物体检测器学习多模态物体特征，促进源域之间的特征不变性。
- 提出CLIX$^ ext{3D}$框架，实现3D物体检测的多模态融合和有监督对比学习。
- CLIX$^ ext{3D}$在不同数据集转换下实现了最先进的域泛化性能。
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