机构名称：
¥ 2.0
摘要。仅摄像机的鸟类视图（BEV）在3D空间中表现出巨大的环境感知潜力。但是，大多数存在的研究都是根据监督设置进行的，该设置在处理各种新数据时无法扩展得很好。无监督的域自适应BEV，从各种未标记的目标数据中有效学习，却尚未探索。在这项工作中，我们设计了da-bev，这是第一个域名摄像机仅BEV框架，该框架通过利用图像视图的互补性质和BEV功能来解决域自适应BEV挑战。da-bev将查询的想法介绍到域适应框架中，以从图像视图和BEV功能得出有用的信息。它由两个基于查询的设计组成，即基于查询的对抗学习（QAL）和基于查询的自我训练（QST），它们利用图像视图功能或BEV功能来正规化对方的适应。广泛的实验表明，DA-BEV在多个数据集和任务（例如3D对象检测和3D场景分割）中旨在达到上级自适应BEV感知性能。
一项关于集成大语模型与智能机器人的调查
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