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户外无监督三维物体检测常识原型
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内容提要
本文介绍了一种在自动驾驶场景中进行无监督对象检测的方法，通过点聚类、时间一致性、CNN 的平移等性质以及自我监督来改进算法。该方法能够在稀疏、远距离区域进行检测，并通过迭代自我训练不断改进。实验证明该方法在 PandaSet 和 Argoverse 2 Sensor 数据集上的性能优于无监督基线，展示了自我监督与对象先验相结合的潜力。
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关键要点
- 研究在自动驾驶场景中进行无监督对象检测的问题。
- 提出了一种利用点聚类、时间一致性、CNN 平移等性质以及自我监督的方法。
- 该方法能够在稀疏、远距离区域进行零-shot 对象检测。
- 通过迭代自我训练不断改进检测算法。
- 提出基于碰撞距离的新规划感知度量来衡量模型性能。
- 在 PandaSet 和 Argoverse 2 Sensor 数据集上表现优于无监督基线。
- 证明了自我监督与对象先验相结合的潜力。
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