基于假阳性采样的数据增强方法提升三维物体检测准确性
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了一种新的增强技术 —— 假阳性采样,目的在于克服底标采样的局限性,通过使用被模型预测为假阳性的点云来对模型进行再训练,进而改善 3D 对象检测模型的性能。该技术结合底标采样和假阳性采样的原理,应用课程学习的概念来制定采样策略,实验结果表明,采用假阳性采样的模型减少了假阳性,并显著提升了对象检测性能,相比基准模型在 KITTI 和 Waymo Open 数据集上有了较大的优势。
该研究提出了一种新的增强技术,通过使用被模型预测为假阳性的点云来对模型进行再训练,改善3D对象检测模型的性能。实验结果表明,采用假阳性采样的模型减少了假阳性,并在KITTI和Waymo Open数据集上有了较大的优势。