重新思考 LiDAR 域泛化：将单一源域视为多密度域
计算机视觉与模式识别
2024-07-17 v2
摘要
在基于 LiDAR 的感知领域，已经取得了重大进展，但域泛化仍然是一个巨大的挑战。当模型应用于具有不同 LiDAR 传感器的不熟悉数据集或部署在新环境中时，性能通常会下降，这主要是由于点云密度分布的变化。为了应对这一挑战，我们提出了一种密度判别特征嵌入（DDFE）模块，利用单一源 LiDAR 点云包含一系列密度这一观察结果。DDFE 模块经过精心设计，用于在单一源域内提取特定于密度的特征，从而促进跨不同 LiDAR 传感器识别具有相似密度特征的对象。此外，我们引入了一种简单而有效的密度增强技术，旨在扩展源数据中的密度范围，从而增强 DDFE 的能力。我们的 DDFE 是一种通用且轻量级的域泛化模块。它可以无缝集成到各种 3D 主干网络中，在这些网络中，它表现出优于当前 SOTA 域泛化方法的性能。代码可在 https://github.com/dgist-cvlab/MultiDensityDG 获取。
引用
@article{arxiv.2312.12098,
title = {Rethinking LiDAR Domain Generalization: Single Source as Multiple Density Domains},
author = {Jaeyeul Kim and Jungwan Woo and Jeonghoon Kim and Sunghoon Im},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.12098},
year = {2024}
}
备注
Accepted by ECCV 2024