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UNION: 基于物体外观的无监督三维物体检测
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内容提要
通过使用无监督的三维物体检测方法，利用大量数据而不需要手动标注进行训练，我们提出了一种名为 UNION 的方法，通过空间聚类和自监督场景流来获取来自 LiDAR 的静态和动态物体提案，并通过编码物体提案的视觉外观来区分前景和背景中的静态物体，从而实现联合训练现有检测器的目的。此外，我们使用基于物体外观的聚类标签作为训练物体分类的伪类标签，将三维物体发现扩展到检测任务中。经过在...
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