AD-PT

自动驾驶高效预训练--降低落地成本的新思路（AD-PT）

自动驾驶高效预训练--降低落地成本的新思路1.之前的方法2.主要工作——面向自动驾驶的点云预训练2.1.数据准备出发点：通过预训练的方式，可以利用大量无标注数据进一步提升3D检测https://arxiv.org/pdf/2306.00612.pdf1.之前的方法1.基于对比学习的方法——利用关联帧信息构建正样本对利用不同视角对应的点作为positivepairs：将视角进行一些变换，然后将关联的
凌青羽·2023-11-10 09:27

NeurIPS 2023 | AD-PT：首个大规模点云自动驾驶预训练方案

概要自动驾驶领域的一个长期愿景是，感知模型能够从大规模点云数据集中学习获得统一的表征，从而在不同任务或基准数据集中取得令人满意的结果。之前自监督预训练的工作遵循的范式是，在同一基准数据集上进行预训练和微调，这很难实现预训练权重的性能可扩展性和跨数据集应用。在本文中，作者提出要解决预训练网络的泛化性问题，需要从数据层面和算法层面分别考虑。为此，作者将点云预训练任务表述为一个半监督问题，利用少量有标签
TechBeat人工智能社区·2023-10-17 12:35
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