Core Concepts
異なるドメイン間の点群ベースの3D物体検出における性能低下を解決するため、新しいデータ拡張手法とマルチタスク学習戦略を提案します。
Abstract
本研究では、点群ベースの3D物体検出におけるドメイン汎化の重要性に焦点を当てています。従来の単一ドメイン汎化手法とは異なり、新しいデータ拡張手法である物理的認識密度再サンプリング(PDDA)を導入し、多目的学習戦略を開発しています。これにより、異なる点密度から生じるパフォーマンス低下を軽減し、未知のターゲットドメインへの適応性を向上させます。また、自己教師付きタスクを活用したテスト時適応方法も提案されており、エンコーダーのパラメーターを効率的に調整して未知のターゲットドメインへ適応させます。
この研究は、「Car」、「Pedestrian」、「Cyclist」検出に関する広範囲な実験結果を通じて、提案手法が最先端のSDG手法やいくつかの場合にはUDA手法を凌駕することを示しています。
Stats
本研究では「Car」、「Pedestrian」、「Cyclist」検出に関する広範囲な実験が行われました。
提案手法は他のSDG手法や一部のUDA手法よりも優れた性能を示しました。
テスト時適応方法はエンコーダーのパラメーター調整に効果的であり、未知のターゲットドメインへの適応性向上に貢献します。