单目三维检测实时泛化，纯视觉自动驾驶鲁棒感知方法入选ECCV 2024

主要观点总结

文章介绍了机器之心AIxiv专栏及其内容，并重点关注了一篇关于单目三维检测模型的实时测试时自适应方法的论文。该论文旨在解决自动驾驶领域中纯视觉方案的泛化问题，通过实时测试时自适应方法提升模型在未知测试分布上的表现。

关键观点总结

关键观点1: 机器之心AIxiv专栏简介

机器之心AIxiv专栏是发布学术、技术内容的平台，过去数年接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。

关键观点2: 论文背景及目的

随着自动驾驶技术的发展，纯视觉方案在自动驾驶领域受到广泛关注。然而，分布偏移问题限制了纯视觉方案在实际场景中的广泛部署。该论文旨在解决单目三维检测模型在遭遇分布偏移时的泛化问题。

关键观点3: MonoTTA方法介绍

MonoTTA是一种针对单目三维检测模型的实时测试时自适应方法，通过自适应挖掘高置信度物体，并利用负标签缓解伪标签的噪音，有效提升了模型在未知测试分布上的表现。

关键观点4: 实验及结果

实验结果表明，MonoTTA为单目三维检测方法带来了可观的性能提升。在多种分布外偏移场景下，平均性能提升了137%和244%。此外，在真实数据场景下的实验验证了该方法的有效性。

文章预览

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 论文第一作者林宏彬来自香港中文大学 (深圳) Deep Bit 实验室，导师为李镇老师。实验室专注于利用人工智能技术进行跨学科研究，例如自动驾驶的三维感知、医学成像和分子理解的多模态数据分析和生成等。研究领域涵盖计算机视觉、机器 / 深度学习和 AI4Science。感兴趣的同学可以在主页上获取更多信息 https://mypage.cuhk.edu.cn/academics/lizhen/ 全自动驾驶系统的纯视觉方案如特斯拉 “Tesla Vision”，仅依赖于摄像头收集的图像数据，旨在实现高效且成本效益高的自动驾驶技术。 ………………………………