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主动学习框架用于多模态三维物体检测
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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
本文提出了一种半监督主动学习框架，用于单目3D物体检测，通过激光雷达指导数据选择和训练，解决未标记数据中的噪声问题，实验证明该方法在成本节省和检测精度方面优于现有基线。
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关键要点
- 提出了一种新颖的半监督主动学习框架，用于单目3D物体检测。
- 利用激光雷达指导数据选择和训练，解决未标记数据中的噪声问题。
- 采用激光雷达教师和单目学生交叉模态框架，从未标记数据中蒸馏信息作为伪标签。
- 提供了选择需标记样本的传感器一致性基础选择评分的解决方案。
- 在KITTI和Waymo数据集上进行了广泛实验，验证了方法的有效性。
- 选择策略在成本节省方面优于现有主动学习基线，节约高达17%的标签成本。
- 训练策略在KITTI 3D和BEV单目物体检测官方基准中获得最佳成绩，BEV平均精度提高了2.02。
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