【直播预告】SFFAI 107 点云处理专题
3D目标检测是对3D传感器数据中的对象进行分类和定位，这项技术在自动驾驶、机器人技术、虚拟现实等诸多领域中有着重要应用。在深度神经网络和大规模的标注数据集的推动下，近期该领域取得了显著进步。但由于不同类型的3D传感器、不同的天气条件和不同的地理位置都会导致域偏移，在一个特定域上开发的3D检测器可能无法很好地推广到新的测试域。尽管从不同的域收集更多的训练数据可以缓解此问题，但需要消耗巨大成本。本期我们邀请到来自香港大学的杨霁晗同学，分享他在3D点云目标检测无监督领域自适应任务上的研究，为此问题的解决提供新的思路。
讲者介绍
杨霁晗，香港大学一年级博士，主要研究方向为少样本学习，迁移学习。
会议题目
ST3D:一种基于自学习的3D目标检测无监督领域自适应方法
会议摘要
我们在3D点云目标检测无监督领域自适应任务上提出了一种新的领域自适应的自学习方法，叫做ST3D。首先，我们在源领域预训练一个检测器，并同时使用随机物体放缩作为数据增强来消除源领域带来的一些负面的领域偏差。然后，我们通过使检测器借助三元记忆仓库生成高质量的伪标签并利用高质量的伪标签结合渐进数据增强来得到更好的检测器进行迭代。这些专门的设计使我们的3D检测器能够在高质量和一致的伪标签上训练，并避免过拟合到大量的简单样本上。ST3D在多个取得了很好的性能，代码已经开源。
论文标题：ST3D: Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D Object Detection
在线阅读：https://bbs.sffai.com/d/138-st3d3d
会议亮点
1、指出了3D目标检测无监督领域自适应的困难，以及利用自学习解决这个任务的一些挑战；
2、根据这些挑战重新设计了自学习的多个模块，使其适用于这个任务；
3、在多个迁移任务上取得了较大提升(16%~75%)。
直播时间
2021年5月23日（周日）20:00—21:00 线上直播
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注：直播地址会分享在交流群内
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