Apr, 2023
MS3D: 三维对象检测中基于多个检测器的无监督域自适应
MS3D: Leveraging Multiple Detectors for Unsupervised Domain Adaptation in 3D Object Detection
Darren Tsai, Julie Stephany Berrio, Mao Shan, Eduardo Nebot, Stewart Worrall
TL;DR提出了一种新的自我训练管道 MS3D，用于无监督领域适应的 3D 目标检测，其使用不同的预训练探测器结合时间信息生成高质量的伪标签进行微调。使用我们提出的核密度估算（KDE）盒融合方法来融合来自多个域的盒子提议，以获得超过最佳源域探测器性能的伪标签。MS3D 表现出更大的领域位移鲁棒性，并能够在较大距离上产生准确的伪标签，因此非常适合从高到低波束领域适应和反之。该方法在所有评估数据集上都取得了最先进的性能，而且我们证明了预先训练源探测器的选择对自我训练结果影响较小，因此 MS3D 适用于实际应用。