同济 & 百度提出 UNI2DET 用于快速引导的多数据集三维检测的统一和通用框架 ！

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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 作者提出了Uni Det，这是一个全新的框架，用于在3D检测任务上进行统一的、通用的多数据集训练，实现跨域的强健性能和泛化能力。 由于不同领域的数据分布存在显著差异，以及分类体系的变化，通过简单地将数据集合并来训练这样的检测器面临巨大的挑战。 鉴于此观察，作者引入了多阶段 Prompt 模块，用于多数据集3D检测，该模块利用基于对应数据集特性的 Prompt 来减小现有差异。 这种优雅的设计便于在统一方式下，将多种先进的3D检测框架无缝集成，同时允许在数据集上的通用适用性。 作者在涉及KITTI、Waymo和nuScenes等多个数据集合并场景的实验中进行了验证，结果表明，作者的Uni Det在多数据集训练方面明显优于现有方法。 值得注意 ………………………………