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I3DOD: 基于激励的增量式三维物体检测
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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
本文提出了一种新的增量3D物体检测框架，通过任务共享的提示机制学习目标定位信息和类别语义信息之间的匹配关系，并通过可靠的蒸馏策略从可靠的模型转移知识，最终在两个基准数据集上表现出优于现有方法的检测性能。
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关键要点
- 提出了一种新的增量3D物体检测框架。
- 采用提示引导的方式学习目标定位信息和类别语义信息之间的匹配关系。
- 通过任务共享的提示机制进行学习。
- 使用可靠的蒸馏策略从可靠的模型转移知识。
- 在两个基准数据集上表现出优于现有方法的检测性能。
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