現在の 3D オブジェクト検出モデルは、単一のデータセット固有のトレーニングおよびテストパラダイムに従っており、別のデータセットに直接展開すると、検出精度が大幅に低下することがよくあります。この論文

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/14 12:40

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733640987652609508/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.06880v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.06880v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.06880v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Uni3D: マルチデータセット 3D オブジェクト検出のための統一ベースライン</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/face">face</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/LiDAR">LiDAR</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">現在の 3D オブジェクト検出モデルは、単一のデータセット固有のトレーニングおよびテスト パラダイムに従っており、別のデータセットに直接展開すると、検出精度が大幅に低下することがよくあります。この論文</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230314#bookmark-4733640987652609508"><span class="datetime-body">2023/03/14 12:40</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！