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1 篇 英文

检索条件"主题词=Sparse 3D Object Detection"

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详细简洁

排序：

d2S: Towards Efficient sparse 3d object detection via dense to sparse Knowledge distillation

D2S: Towards Efficient Sparse 3D Object Detection via Dense ...

引用

2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2025

作者： Huang, Yuqi Liu, Longjun Gao, Yingke Zhang, Haonan Li, Haoteng Institute of Artificial Intelligence and Robotics Xi'an Jiaotong University Xi'an China Beijing Institute of Control Engineering China Academy of Space Technology Beijing China

ISBN: (纸本)9798350368741

LidAR-based 3d object detection is widely used in high-level autonomous driving schemes. However, the cumbersome modules in most 3d detectors lead to substantial computational overhead. despite knowledge distillation (Kd) is an effective approach for compressing models, previous methods cannot be extended to the dense-to-sparse paradigm. To this end, we propose a simple yet effective dense to sparse Knowledge distillation (d2S) framework for accelerating 3d detectors. Firstly, to compensate for the difference in predicted location between dense and sparse detectors, we introduce a lightweight feature diffusion (Fead) module for spreading important features. Secondly, to achieve high performance, we propose a dual-stream distillation scheme to transfer knowledge. In this scheme, we align both of the feature and category prediction between distillation pairs at important positions. Extensive experiments on KITTI and Waymo Open dataset demonstrate the effectiveness of our method. For example, on KITTI dataset, the sparse detector we obtained surpasses VoxelNeXt with around 2.0× fewer parameters and 1.6× fewer FLOPs. © 2025 IEEE.

关键词： Feature diffusion Knowledge distillation Model Compression sparse 3d object detection

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