Суп модели Sparse Recovery Bird's-Eye View для 3D-разобретения объекта на основе камеры

arXiv: 261 030,34976v 1 Annuales Type: New Humber Brief: Методы восприятия птиц на основе видеокамер (BEV), такие как Fast-BEM, продемонстрировали многообещающие результаты с быстрой скоростью вывода и конкурентоспособной точностью. Вместе с тем их надежность по отношению к коррупции в реальном мире остается недостаточно изученной, что создает риски для автономного вождения там, где неизбежны экологические колебания. В этом документе мы предлагаем суп модели Sparse Recovery Bird's-Eye View (SR-BEVS) — малоэффективный подход к обучению восстановлению, который одновременно повышает чистую точность и надежность коррупции без необходимости дополнительных данных или архитектурных изменений. Наш метод определяет серняковых кандидатов на основе значений веса по слоям, применяет случайную резьбу для создания различных малоэффективных моделей и переобучает каждую модель произвольно отобранными коэффициентами обучения. Путем усреднения этих разнообразных извлеченных моделей в единую густую модель мы добиваемся большей надежности против различных коррупции и при этом вводим нулевой вывод