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Post by account_disabled on Dec 25, 2023 3:15:05 GMT -4
它可以在跨域泛化和各种基准上的微调精度方面取得良好的性能。特别是,所提出的 是为了两个目的而设计的。首先,研究人员在金字塔的上层构建了组合体,并开发了成本体融合模块来整合它们以进行初始视差估计。其次,研究人员在金字塔的最后一层构建了扭曲体积以进行视差细化。当对合成数据集进行训练并推广到未见过的真实数据集时,该方法表现出强大的跨域泛化能力,并且大大优于现有的最先进技术。截至 年 月 日,该方法在 上排名第一,在 上排名第二,在 上排名第一。 数据集上的模型泛化能力与微调性能 研究论文: :基于 的 物体检测的无监督预训练 现。 有的无监督点云预训练方法仅限于场景级或点 体素级实例辨别。场景级方法往往会丢失对于识别道路物体至关重要的局部细节,而点 体素级方法本质上受到有限的感受野的影响,无法感知大型物体或上下文环境。考虑到区域级表示更适合 对象检测,本研究设计了一种新 电话号码列表 的无监督点云预训练框架,称为 ,它通过对比区域提案来学习鲁棒的 表示。具体来说,通过从每个点云采样的一组详尽的区域提案,对每个提案内的几何点关系进行建模,以创建富有表现力的提案表示。为了更好地适应 检测属性, 通过簇间和提议间分离进行优化,即增强跨语义类和对象实例的提议表示的辨别力。 即 和和数据集即 、和 上得到验证。 框架的图示。给定具有不同视图的增强点云,该方法首先对配对区域提案进行采样,然后使用区域提案编码模块提取特征。之后,强制执行提议间区分和簇间分离以优化整个网络。 从 和 学习到的 表示的比较。 该表说明了 上 对象检测方法的数据效率。研究人员在 数据集上预训练 和 的主干,并将其转移到具有不同标签配置的 物体检测中。在每种设置下都获得了一致的改进。所提出的方法优于所有并发自监督学习方法,即 、 、 和 。 百度 还将与熟练教师一起展示其在半监督 物体检测方面的最新进展。
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