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朝着联网与自动驾驶的多智能体协作鸟瞰图分割的全场景域泛化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了基于鸟瞰图的跨模态学习方法，用于三维语义分割的领域泛化。通过鸟瞰图下的交叉模态学习，优化了与领域无关的表示建模，同时提出了鸟瞰图驱动的领域对比学习方法来建模领域无关的表示。在三个三维数据集上，BEV-DG 在所有设置中明显优于现有方法，差距显著。
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关键要点
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跨模态无监督领域自适应旨在利用二维 - 三维数据的互补性。
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本研究提出了基于鸟瞰图的跨模态学习方法。
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该方法用于三维语义分割的领域泛化。
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通过鸟瞰图下的交叉模态学习，优化了与领域无关的表示建模。
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提出了鸟瞰图驱动的领域对比学习方法。
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在三个三维数据集上，BEV-DG 在所有设置中明显优于现有方法，差距显著。
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