极市直播回放第110期丨CVPR2023-张铂：自动驾驶场景下模型通用表征学习与泛化性的思考

当前的3D感知模型遵循单数据集训练-测试范式。这种单数据集训练-测试范式面临两个主要挑战：1）3D感知数据集差异大：现有的3D感知数据集是由不同厂商采用不同类型传感器采集获得的，具有强的dataset-level数据分布差异、taxonomy分布差异；2）3D感知模型通用性弱：当感知模型在一个数据集(域)上训练并且直接部署到另一个数据集上时，通常会面临更严重的感知性能下降。

本次分享我们邀请到了上海人工智能实验室-智能交通平台（ADLab）团队-青年研究员张铂，为大家介绍他们CVPR 2023上的工作：

Bi3D: Bi-domain Active Learning for Cross-domain 3D Object Detection

Uni3D: A Unified Baseline for Multi-dataset 3D Object Detection

“本次talk主要针对目前3D感知模型单数据集训练-测试范式面临的主要两个挑战，结合我们初步探索的一些经验，简要介绍我们团队在CVPR-2023中发表的两篇论文：Uni3D和Bi3D，并分析如何在海量3D感知数据集中以较低的代价实现开放场景应用。”

极市直播｜CVPR2023-张铂：自动驾驶场景下模型通用表征学习与泛化性的思考

➤论文

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