TrajSSL 轨迹增强半监督三维物体检测 ！

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 半监督三维目标检测是一种常见的策略，用于绕过手动标注大规模自动驾驶感知数据集的挑战。伪标注方法是半监督学习的一个常用策略，采用教师-学生框架，其中机器生成的伪标签与少量手动标记的数据集结合用于训练。在这项工作中，作者通过利用驾驶场景中的长期时间信息来改善伪标签质量。 具体而言，作者利用预训练的物体预测模型在伪标记数据上生成物体轨迹，以便进一步提高学生模型训练。 作者的方法通过两种不同的方式改进了伪标签质量： 首先，通过在多个动作预测输出帧之间建立一致性，抑制错误的阳性伪标签。 其次，通过直接将预测物体轨迹插入伪标记场景，补偿错误的阴性检测。在nuScenes数据集上的实验证明了 ………………………………