arXiv Computer Vision· Jinwoo Chung, Sangho An, Hyunsung Park, Jangho Kim·· 8 小时前AI 评分31
SR-BEVS：稀疏恢复BEV模型汤提升基于相机的3D目标检测鲁棒性
Sparse Recovery Bird's-Eye View Model Soup for Robust Camera-Based 3D Object Detection
AI 导读
研究者提出稀疏恢复BEV模型汤（SR-BEVS），通过按层权重幅度筛选剪枝候选、随机剪枝生成多样稀疏模型并以随机采样学习率重训，再平均为单一稠密模型，在不增加数据和推理开销的情况下同时提升干净精度与损坏鲁棒性。在nuScenes数据集上，相较Fast-BEV基线，损坏鲁棒性最高提升33.8%，干净精度提升1.8%，在传感器噪声、天气畸变和光照变化下均有一致改善。该工作已被IROS 2026接收。
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