释放Mamba的潜力：通过跨模型知识蒸馏提升LiDAR 3D稀疏检测器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有LiDAR检测模型因复杂特征转换和提取流程导致的实时性能差和资源消耗高的问题，提出了一种名为FASD的快速LiDAR 3D目标检测框架。通过自适应统一跨模型体素特征，结合动态体素组和自适应注意力策略，本研究实现了从变压器模型向Mamba模型的知识传递，显著提高了精度，同时将资源消耗减少了四倍。
通过调查设计选择和相互作用，发现使用本地点特征的Transformer主干比3D CNN更鲁棒。锚点大小调整对地理位置适应很重要。源域数据增强允许模型推广到低分辨率传感器。用干净的天气数据直接训练比用恶劣天气数据训练更鲁棒。提供实际指导。
