DUSA: 解耦无监督 Sim2Real 车辆协同感知适应

车联网 (V2X) 的协作感知对于自动驾驶至关重要。然而，实现高精度的 V2X 感知需要大量的真实世界数据进行标注，这往往昂贵且难以获取。模拟数据因其可大规模低成本生成而备受关注。然而，模拟数据与真实世界数据之间存在显著的领域差异，包括传感器类型、反射模式和道路环境差异，导致在真实世界数据上评估的模型性能较差。为了充分利用模拟数据，我们提出了一种新的无监督 sim2real 领域适应方法，名为 Decoupled Unsupervised Sim2Real Adaptation (DUSA)。我们的新方法将 V2X 协作 sim2real 领域适应问题分解为两个子问题：sim2real 领域适应和协同代理适应。通过针对 sim2real 领域适应，设计了一种自适应聚合特征的位置适应型 Sim2Real Adapter (LSA) 模块，通过聚合全局特征上的模拟 / 真实判别器来调整来自特征图的关键位置的特征，并对模拟数据和真实世界数据之间的特征进行对齐。针对协同代理适应，我们进一步设计了一种自信度感知的协同代理 Adapter (CIA) 模块，通过代理自信度图的引导来调整异构代理的细粒度特征。实验证明了所提出的 DUSA 方法在从模拟 V2XSet 数据集到真实世界 DAIR-V2X-C 数据集的无监督 sim2real 领域适应任务中的有效性。