【ICASSP 2023】ST-MVDNET++论文阅读分析与总结

主要是数据增强的提点方式。并不能带来idea启发,但对模型性能有帮助

Challenge:

少有作品应用一些全局数据增强,利用ST-MVDNet自训练的师生框架,集成了更常见的数据增强,如全局旋转、平移、缩放和翻转。

Contribution:

1.介绍了激光雷达雷达车辆检测模型的几何增强。

2.提出了一个师生框架名称STMVDNet++,并结合几何增强和噪声增强来训练广义融合模型。

3.在 ORR 数据集上sota。

Method:

1.Radar-Lidar Global Augmentation

懒得总结,看图即可

2.Student Augmentation

懒得总结,原文"dropping points on Lidar and dropping intensity pixels on radar maps"

Experiments

一个实验表,体现数据增强的sota和消融

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