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摘要 - 遮挡对安全至关重要的应用（例如自动驾驶）提出了重大挑战。集体感知最近引起了巨大的研究兴趣，从而最大程度地减少了闭塞的影响。尽管已经取得了重大进步，但是这些方法的渴望数据的性质为其现实世界部署带来了重大障碍，尤其是由于需要带注释的RSU数据。鉴于交叉点的数量和注释点云所涉及的努力，手动注释培训所需的大量RSU数据非常昂贵。我们通过根据无监督的对象发现为RSU设计标签有效的对象检测方法来应对这一挑战。我们的论文介绍了两个新模块：一个基于点云的空间时间聚集，用于对象发现，另一个用于改进。fur-hoverore，我们证明，对一小部分带注释的数据进行微调使我们的对象发现模型可以使用甚至超过完全监督的模型范围缩小性能差距。在模拟和现实世界数据集中进行了广泛的实验，以评估我们的方法†。
路边单元的标签效率3D对象检测
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