面向任务的可驾区域检测预训练
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对传统预训练方法在大规模数据集和计算资源需求上的局限性,提出了一种面向任务的预训练方法。通过使用Segment Anything模型生成冗余分割提案,并结合特定类别增强微调策略,显著提升了可驾区域检测模型的性能。实验结果表明,该方法在KITTI道路数据集上的表现优于未预训练模型和传统的预训练方法,显示出其潜在的实际应用价值。
本研究提出了一种新的预训练方法,通过使用Segment Anything模型生成分割提案,并结合类别增强微调策略,提升可驾区域检测性能。在KITTI道路数据集上的实验结果优于传统方法,具有实际应用价值。