激光雷达 3D 物体检测器对未知领域的泛化能力的实证研究
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过系统调查四个在 3D 目标检测的鲁棒性和领域适应中常常被忽视的设计选择（架构、体素编码、数据增强和锚点策略）以及它们之间的相互作用，我们发现用本地点特征的 Transformer 主干比 3D CNN...
通过研究发现，使用本地点特征的Transformer主干比3D CNN在3D目标检测中更加鲁棒。在地理位置适应中，关键是在测试时进行的锚点大小调整。源域数据增强允许模型推广到低分辨率传感器。用干净的天气数据直接训练比用恶劣天气数据训练更能提高对恶劣天气的鲁棒性。该研究为开发更加鲁棒的3D目标检测方法提供实际指导。
