CVPRMar, 2024

RadarDistill：通过从激光雷达特征进行知识蒸馏，提升基于雷达的物体检测性能

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TL;DR通过使用 LiDAR 数据，RadarDistill 提出了一种新的知识蒸馏（KD）方法，可以改善雷达数据的表示，成功地将 LiDAR 特征的理想特性转移到雷达特征中，从而实现了基于雷达的物体检测任务的最先进性能，并显著改进了相机 - 雷达融合模型的性能。
发现论文，激发创造
  • 光学遥感图像中基于注意力特征蒸馏的高效目标检测

    提出了一种新的注重注意力的特征蒸馏（AFD）方法，通过从教师检测器中蒸馏本地和全局信息，实现了目标检测模型在资源有限的边缘设备上的高效性能。

    Oct, 2023

  • StereoDistill: 从 LiDAR 中精选要素，用于精炼基于立体视觉的三维物体检测

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    Jan, 2023

  • LiDAR 蒸馏：弥合 3D 目标检测激光雷达束诱导的领域差距

    本文提出了 LiDAR 蒸馏来弥补由于 3D 物体检测中不同 LiDAR 光束引起的领域差异问题，并通过实验表明该方法有效。

    Mar, 2022

  • 单目 3D 物体检测的跨模态知识蒸馏网络

    本研究提出了一种基于 Cross-Modality Knowledge Distillation (CMKD) 的半监督训练框架，通过跨模态知识蒸馏能够从大规模未标记数据中有效传输 LiDAR 模态到图像模态的知识，从而显著提高单目三维检测性能，使得该方法在 KITTI 测试集和 Waymo 验证集上的表现明显优于先前最先进的方法。

    Nov, 2022

  • X 射线精简弱到强的三维物体检测

    提出了一种新颖的方法，通过使用 X 射线视觉模型引入 Object-Complete frames 来处理 LiDAR 在 3D 物体检测中的稀疏性和遮挡问题，并且应用于半监督和监督学习场景中，取得了优于现有方法 1-1.5 mAP 的性能提升。

    Mar, 2024

  • CRKD：拥有跨模态知识蒸馏的增强型相机 - 雷达目标检测

    在自动驾驶的三维物体检测领域，LiDAR - 相机融合是性能最佳的传感器配置，但是由于成本较高，阻碍了该技术在消费级汽车中的采用。本研究提出了一种相机 - 雷达知识蒸馏（CRKD）框架，旨在弥合相机 - 雷达融合和 LiDAR - 相机融合之间的性能差距，并通过引入鸟瞰图表示作为共享特征空间，实现有效的知识蒸馏。通过四个蒸馏损失函数帮助学生模型从教师模型中学习关键特征，并在 nuScenes 数据集上进行了广泛的评估，展示了 CRKD 框架的有效性。

    Mar, 2024

  • 强化轻量级裂纹分割模型性能的鲁棒特征知识蒸馏

    该论文开发了一种名为鲁棒特征知识蒸馏（RFKD）的框架，通过从教师模型的逻辑层和中间特征图中提取知识，并利用混合的清晰和噪声图像将稳定的模式传递给学生模型，提高其精度、泛化性能和抗噪声性能，从而改善轻型裂缝分割模型的鲁棒性。验证结果表明，在噪声图像上，RFKD 相比于最先进的知识蒸馏方法在平均 Dice 分数上提高了 62%。

    Apr, 2024

  • 跨模态、任务和阶段的知识蒸馏：用于多摄像头三维物体检测的方法

    本文提出 X^3KD，一种基于多模态、多任务、多阶段的知识蒸馏框架，通过跨任务蒸馏、跨模态特征蒸馏、对抗训练以及跨模态输出蒸馏等方式，改进了基于多摄像头图像的 3D 物体检测模型性能，最终 X^3KD 模型在 nuScenes 和 Waymo 数据集上取得了最新的最佳性能表现，并且具有推广到基于雷达的 3D 物体检测的能力。

    Mar, 2023

  • RaLiBEV：雷达和激光雷达 BEV 融合学习的无锚框目标检测系统

    该论文提出一种基于鸟瞰视角融合学习的无锚定框物体检测系统，融合雷达和光学雷达的特征来估计可能的目标，并采用新颖交互式变形模块来进一步提高性能。在最近发布的牛津雷达机器人车数据集上进行测试，该系统在 0.8 IoU 下的性能显着优于最佳现有技术方法，可在清晰和雾天下分别提高 14.4％和 20.5％的平均精度。

    Nov, 2022

  • MonoDistill: 学习单目三维物体检测的空间特征

    该研究提出了一种利用激光雷达信号将空间信息引入单目三维检测器的简单有效方案，实验结果显示该方法明显提升了基线模型的性能，并在 KITTI 基准测试中排名第一。

    Jan, 2022