Effiziente Wissensübertragung für monokularische 3D-Objekterkennung durch Lehrermodell und Assistenzmodell
Unser MonoTAKD-Ansatz verbessert die Effizienz der Wissensübertragung für monokularische 3D-Objekterkennung, indem er eine intramodale Wissensübertragung vom Assistenzmodell zum Schülermodell und eine kreuzmodale Restwissensübertragung vom Lehrermodell zum Schülermodell kombiniert.
Verbesserung der monokularen 3D-Objekterkennung großer Objekte durch Segmentierung in Vogelperspektive mit Würfelverlust
Der Würfelverlust führt zu einer überlegenen Rauschrobustheit und Modellkonvergenz für große Objekte im Vergleich zu Regressionsverlusten, was die Leistung der monokularen 3D-Objekterkennung für große Objekte verbessert.
Effiziente Generierung und Nutzung von Pseudo-Labels für die semi-überwachte monokulare 3D-Objekterkennung
Eine neuartige Methode zur Generierung und Nutzung von Pseudo-Labels, die die Qualitätsunterschiede zwischen 2D- und 3D-Attributen berücksichtigt und Optimierungskonflikte durch verrauschte Tiefenüberwachung reduziert, um die Leistung der semi-überwachten monokularen 3D-Objekterkennung signifikant zu verbessern.
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