专栏首页我爱计算机视觉CVPR 2020 | 3D目标检测泛化问题研究

CVPR 2020 | 3D目标检测泛化问题研究

3D目标检测被广泛用于自动驾驶,但在德国收集的数据训练的检测器可以在美国的道路上表现的好吗?实验证明,这种情况会精度下降严重,作者进一步发现主要是不同场景中汽车的大小差异过大导致的,通过简单的尺度归一化,使得跨国家的3D目标检测泛化能力更好。

Train in Germany, Test in The USA: Making 3D Object Detectors Generalize

作者:Yan Wang, Xiangyu Chen, Yurong You, Li Erran, Bharath Hariharan, Mark Campbell, Kilian Q. Weinberger, Wei-Lun Chao

作者单位:康奈尔大学、Scale AI、哥伦比亚大学、俄亥俄州立大学

地址:https://arxiv.org/abs/2005.08139v1

代码地址:https://github.com/cxy1997/3D_adapt_auto_driving

(尚未开源)

本文分享自微信公众号 - 我爱计算机视觉(aicvml)

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原始发表时间:2020-05-19

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