[CVPR2022] Back to Reality: Weakly-Supervised 3D Object Detection With Shape-Guided Label Enhancemen

Back to Reality: Weakly-Supervised 3D Object Detection With Shape-Guided Label Enhancement

要点：

1、弱监督的三维物体检测方法 —— 使用位置级标注训练 3D 检测器
2、BR（back to reality）：一种更强的监督，利用合成的 3D 形状，将弱标签转化为全标记的虚拟场景，再反过来使用虚拟标签对真实标签进行补充和细化，以弥补从框标注到中心的信息丢失
（a）首先根据位置级注释提取的粗略场景布局，将 3D 形状组装成物理上合理的虚拟场景
（b）采用 virtual-to-real 域适应，对弱标签进行细化并结合虚拟场景对探测器进行有监督训练，以回归现实
3、新的标签增强方法 —— BR：用于只使用对象中心和类标签作为监督训练的 3D 对象检测

图表：

BR 的图示：

BR 的框架：

三段式虚拟场景生成方法的流程：

中心细化方法的演示：

生成的虚拟场景：

代码：

https://github.com/wyf-ACCEPT/BackToReality