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车联网 (V2X) 的协作感知对于自动驾驶至关重要。我们提出了一种新的无监督 sim2real 领域适应方法,名为 DUSA。实验证明了 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。

FedRSU: 基于路边单位的场景流估计的联合学习

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-23T00:00:00Z

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。

DUSA: 解耦无监督 Sim2Real 车辆协同感知适应

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-12T00:00:00Z
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