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초록·키워드
With the advancement of Artificial Intelligence, research leveraging diverse sensors is actively being pursued. In the field of autonomous driving, various sensors are utilized for 3D object recognition, leading to extensive studies on sensor fusion. Many of these studies focus on feature-level fusion, which often results in an underfitting problem for the sensor with sparser information. Although contrastive learning-based knowledge distillation has been proposed to mitigate this issue, it still suffers from the problem of distilling unnecessary background information within object bounding boxes. To address this limitation, we propose a method that adjusts the rotation and scale of object boxes during the distillation process. We conducted experiments on the KITTI dataset, and the results demonstrate that our proposed method achieves a performance improvement.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095662010
