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DUSA: 解耦无监督 Sim2Real 车辆协同感知适应
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为 DUSA 的无监督 sim2real 领域适应方法，用于解决车联网的协作感知问题。该方法分解为 sim2real 领域适应和协同代理适应两个子问题，并设计了 LSA 和 CIA 模块来解决。实验证明了该方法的有效性。
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关键要点
- 车联网 (V2X) 的协作感知对自动驾驶至关重要。
- 高精度的 V2X 感知需要大量真实世界数据进行标注，获取成本高且困难。
- 模拟数据因其可大规模低成本生成而受到关注，但存在显著的领域差异。
- 提出了一种新的无监督 sim2real 领域适应方法，名为 DUSA。
- DUSA 方法将 V2X 协作 sim2real 领域适应问题分解为 sim2real 领域适应和协同代理适应两个子问题。
- 设计了 LSA 模块用于 sim2real 领域适应，通过聚合特征调整关键位置的特征。
- 设计了 CIA 模块用于协同代理适应，通过代理自信度图调整异构代理的细粒度特征。
- 实验验证了 DUSA 方法在无监督 sim2real 领域适应任务中的有效性。
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