基于目标导向领域增强的半监督领域适应用于 3D 物体检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文主要介绍了一种针对基于 LiDAR 的 3D 目标检测的新的半监督领域自适应 (SSDA) 方法，名为目标导向域增强 (TODA)，它有效利用了所有可用的数据，包括源领域中的标记数据以及目标领域中的标记数据和未标记数据，以提高域适应性能。通过在目标领域中引入混合增强和点对点对抗增强的策略，TODA 在困难的域适应任务中表现出显著的优势。
该论文介绍了一种名为目标导向域增强的新的半监督领域自适应方法，通过利用源领域和目标领域的标记数据和未标记数据，提高了域适应性能。TODA通过混合增强和点对点对抗增强的策略，在困难的域适应任务中表现出优势。
