SimFuse3D: Source-Guided Target Simulation and Confidence-Guided Multi-Stage Localization Reweighting for Cross-Platform 3D Object Detection
SimFuse3D 方法在六次跨平台迁移任务中,在所有报告的 AP 指标上均优于 Pi3DET-Net,并在几乎所有指标及 nuScenes 到 KITTI 的对比中排名第一。该方法针对传感器高度和视角变化导致的点分布差异,利用有标签源扫描数据修复伪目标几何并生成模拟观测。具体通过对象记忆检索兼容实例、目标模拟对齐点云与视图几何并过滤杂波,以及置信度引导多阶段定位重加权(CMLR)来修正预测不一致问题。所有组件仅在适应阶段运行,保持检测器架构和推理图不变。