自动驾驶中的协作感知：从其他车辆预测中学习的3D目标检测技术 ！

文章预览

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 准确3D目标检测在实际环境中需要大量高质量的标注数据。获取这样的数据既耗时又昂贵，当采用新的传感器或检测器部署到新环境时，通常需要重复努力。作者研究了一种构建3D目标检测器的新场景：从附近配备了精确检测器的单位的学习预测中进行学习。例如，当一辆自动驾驶汽车进入新区域时，它可以学习其他在该区域优化了检测器的交通参与者。 这种设置具有标签效率高、传感器无关和通信效率高：附近单位只需要与本位 Agent （例如汽车）共享预测。然而，简单地将接收到的预测作为 GT 值来训练本位汽车的检测器会导致性能不佳。 作者系统地研究了这个问题，并确定视角不匹配和定位错误（由于同步和GPS错误）为主要原因，这 ………………………………