【ICASSP 2023】ST-MVDNET++论文阅读分析与总结

主要是数据增强的提点方式。并不能带来idea启发，但对模型性能有帮助

Challenge：

少有作品应用一些全局数据增强，利用ST-MVDNet自训练的师生框架，集成了更常见的数据增强，如全局旋转、平移、缩放和翻转。

Contribution：

1.介绍了激光雷达雷达车辆检测模型的几何增强。
2.提出了一个师生框架名称STMVDNet++，并结合几何增强和噪声增强来训练广义融合模型。
3.在 ORR 数据集上sota。

Method：

1.Radar-Lidar Global Augmentation

懒得总结，看图即可

2.Student Augmentation

懒得总结，原文“dropping points on Lidar and dropping intensity pixels on radar maps”

Experiments

一个实验表，体现数据增强的sota和消融