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自动标注利器! MS3D++ 挑战悉尼超复杂人流检测性能~

本文主要介绍如何使用已有的开源模型进行3D自动化标注。

目前开源的常用激光雷达数据集有KITTI、NuScenes、Waymo、ONCE、Argoverse2。当我们在自采数据集上进行3D检测模型开发时,一个头疼的问题就是如何进行标注。一个自然而然的想法就是使用开源的LiDAR检测模型在我们的数据上进行推理,生成3D框,保留置信度比较高的3D框作为真值。

然而,由于KITTI数据量比较少(只有7481帧)、类别种类很少,很难满足需求;Waymo和ONCE数据集由于协议限制,无法获取开源模型权重,我们又不想去重新训练复现得到权重;剩下可用的也就NuScenes和Argoverse2两个数据集的开源权重了。但是在使用KITTI、NuScenes、Argoverse2模型权重进行标注时,其标注结果仍很难满足需求,我们又遇到了另一个问题,域自适应问题。基于此,本文尝试根据学术界已有的工作实现一个3D自动化标注。关于3D自动化标注,还有许多其它实现方法,例如借助大模型进行标注。这里主要借助LiDAR检测模型进行自动化标注。

项目链接:https://github.com/darrenjkt


SEE-MTDA

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SEE-VCN

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MS3D

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http://www.dtcms.com/wzjs/734986.html

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