
MonoTAKDは、単眼カメラ検出器の性能を向上させるために、教師アシストモデルを用いた効率的な知識蒸留手法を提案する。具体的には、カメラベースの教師アシストモデルを用いて視覚的知識を蒸留し、さらにLiDARベースの教師モデルから3D空間情報を残差特徴として蒸留することで、学生モデルの3D認識能力を高めている。


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単眼3d物体検出のための教師モデルの知識蒸留


単眼3D物体検出のための教師モデルの知識蒸留


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単眼3D物体検出器は小型物体の検出では優れた性能を示すが、大型物体の検出精度が低下する問題がある。本研究では、ダイスロスの優れたノイズロバスト性を活用し、バードビュー分割を用いることで、大型物体の単眼3D検出精度を大幅に向上させることを示した。


単眼3d検出における大型物体の検出精度向上のためのダイスロスを用いたバードビュー分割


単眼3D検出における大型物体の検出精度向上のためのダイスロスを用いたバードビュー分割
