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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 89 - 92 (4page)
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LiDAR-based 3D object detection has greatly improved through deep learning, but those detectors require repetition of collecting and annotating data in a new city or environment for adaption. Hence, to build an autonomous driving system in real-world scenarios, a fine-tuning strategy with few annotated data from target domain is essential.
In this paper, we propose an effective fine-tuning strategy leveraging pre-trained backbone models with limited labeled data, maintaining representation power of backbones. Our extensive experiments on various datasets show our method’s superiority.
In this paper, we propose an effective fine-tuning strategy leveraging pre-trained backbone models with limited labeled data, maintaining representation power of backbones. Our extensive experiments on various datasets show our method’s superiority.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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