
MonoTAKD는 단일 카메라 기반 3D 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 효율적인 지식 증류 기법을 제안한다. 특히 카메라 기반 보조 모델을 통한 내부 모달리티 증류와 LiDAR 기반 모델과의 잔차 특징 증류를 통해 시각적 지식과 3D 공간 정보를 효과적으로 학습한다.


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단일-카메라-기반-3d-객체-탐지를-위한-효율적인-지식-증류-프레임워크-monotakd


단일 카메라 기반 3D 객체 탐지를 위한 효율적인 지식 증류 프레임워크 MonoTAKD


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단일 카메라 기반 3D 객체 탐지 모델은 대형 객체 탐지에 어려움을 겪지만, 새새새 분할 기반 접근법인 SeaBird가 Dice 손실 함수를 활용하여 이를 효과적으로 해결할 수 있다.


단일-카메라-기반-3d-객체-탐지에서-dice-손실-함수를-이용한-새새새-분할이-대형-객체-탐지-성능을-향상시킨다


단일 카메라 기반 3D 객체 탐지에서 Dice 손실 함수를 이용한 새새새 분할이 대형 객체 탐지 성능을 향상시킨다
