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GeoAdapt: 基于几何先验的自监督测试时 Lidar 地点识别自适应
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度学习的LiDAR地点识别方法GeoAdapt，通过引入辅助分类头部，以自监督的方式为新环境上的重新训练生成伪标签，解决了训练和测试数据集分布变化时性能降低的问题。GeoAdapt利用几何一致性优先原则改进了生成的伪标签在领域漂移下的鲁棒性，提高了测试时间自适应方法的性能和可靠性。实验证明，GeoAdapt在中度到严重领域漂移下的地点识别性能显著提升，并且与完全监督的测试时间自适应方法具有竞争力。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于深度学习的LiDAR地点识别方法GeoAdapt。
- GeoAdapt通过引入辅助分类头部，以自监督的方式生成伪标签，解决训练和测试数据集分布变化导致的性能降低问题。
- GeoAdapt利用几何一致性优先原则提高生成伪标签在领域漂移下的鲁棒性。
- GeoAdapt提高了测试时间自适应方法的性能和可靠性。
- 实验证明，GeoAdapt在中度到严重领域漂移下的地点识别性能显著提升。
- GeoAdapt与完全监督的测试时间自适应方法具有竞争力。
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