基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测
Semi-supervised 3D object detection based on mining valuable potential samples
河北经贸大学 管理科学与信息工程学院, 石家庄 050000
摘要
为了解决当前半监督三维目标检测算法中，传统的固定阈值方法在过滤伪标签时不够灵活，舍弃了大量有价值的伪标签，没有充分利用潜在有价值样本的问题，提出了一种基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测方法。首先，不再使用固定阈值过滤伪标签，采用基于得分聚类的自适应阈值生成方法，分别为不同的类别生成过滤伪标签时需要的阈值，保留更多有价值的伪标签；其次，由于标签由类别和边界框信息组成，提出了一种联合置信度过滤伪标签的方法，使用对象置信度、分类置信度和IoU置信度的乘积来过滤伪标签，改善伪标签的质量；最后，对样本数量较少的类别生成稠密伪标签，筛选未通过联合置信度过滤的部分数据，以软伪标签的形式保留伪标签，更充分地利用潜在有价值的样本。在KITTI数据集上，与PV-RCNN方法相比，所提方法在仅1%标记数据的情况下，汽车类提高了6.5百分点，行人类提高了9百分点，自行车类提高了25百分点，实验结果证明了所提方法的有效性。
基金项目
河北省教育厅科学研究资助项目(BJK2024092)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0169
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 612-617
文章编号: 1001-3695(2025)02-040-0612-06
发布历史
[2025-02-05] 印刷出版
引用本文
孙立辉, 李佳霖, 刘夏. 基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (2): 612-617. (Sun Lihui, Li Jialin, Liu Xia. Semi-supervised 3D object detection based on mining valuable potential samples [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (2): 612-617. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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