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Finetuning Pre-trained Models for LiDAR-based 3D Object Detection by Bridging Domain Gaps with Limited Data
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内容提要
本研究提出了一种领域自适应蒸馏微调（DADT）方法，旨在解决LiDAR基于3D物体检测器在不同传感器配置下的适应性问题。该方法仅需约100帧LiDAR数据即可微调预训练模型，显著提高了检测准确性并防止过拟合。
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关键要点
- 本研究提出了一种领域自适应蒸馏微调（DADT）方法，旨在解决LiDAR基于3D物体检测器在不同传感器配置下的适应性问题。
- DADT方法仅需约100帧LiDAR数据即可微调预训练模型。
- 该方法显著提高了检测准确性，并有效防止了过拟合。
- 实验结果表明，DADT在驾驶基准测试中表现优异。
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