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Titre : 4D Contrastive Superflows are Dense 3D Representation Learners

Résumé : Dans le domaine de la conduite autonome, la perception 3D précise est essentielle. Découvrez SuperFlow, un cadre novateur qui exploite des paires LiDAR-caméra consécutives pour établir des objectifs de pré-entraînement spatiotemporels. En intégrant une régularisation de la cohérence dense-éparse et un module d’apprentissage contrastif basé sur le flux, SuperFlow se démarque en extrayant des indices temporels significatifs des calibrations de capteurs disponibles. Des études comparatives et d’ablation approfondies valident son efficacité et sa supériorité sur 11 ensembles de données LiDAR hétérogènes.

Tags : Vision par ordinateur, Apprentissage automatique, Robotique

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