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极市直播预告｜ECCV2024-LiSe：使用2D场景扩展无监督3D目标检测

极市平台 · 公众号 · · 2024-08-19 22:00

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|极市线上分享第135期 |

一直以来，为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作，极市已邀请了超过 100 位技术大咖嘉宾，并完成了 134 期极市线上直播分享。

往期分享请前往 bbs.cvmart.net/topics/149 或直接 阅读原文 ，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享，与大家一起交流学习~~

本次分享我们邀请到了 澳门大学计算机博士张瑞阳 ，为大家详细介绍他们在无监督3D目标检测上的探索工作：

无监督3D目标检测通常基于稀疏的3D点云数据，但如何在这个任务中使用语义信息丰富的2D场景，仍然较少得到讨论。

本次分享中，主要介绍我们在这个方向上的探索工作：Approaching Outside: Scaling Unsupervised 3D Object Detection from 2D Scene (ECCV’24)。论文提出一种新颖的基于伪标签的自适应学习框架LiSe。LiSe使用2D场景中的丰富语义信息增强无监督3D目标检测，同时提出自适应采样策略与弱模型聚合提升对难样本的识别。多个数据集上的量化实验与定性分析验证了提出框架的有效性，尤其是远小物体的检测能力得到显著提升。

论文地址： https://arxiv.org/abs/2407.08569

代码地址： https://github.com/Ruiyang-061X/LiSe

知乎解读： https://www.zhihu.com/question/660698707/answer/3575967153