arXiv ID:
2602.18066
arXiv 提交日期: 2026-02-20
更快训练,更少标注:用于细粒度鸟瞰图分割的自监督预训练 / Faster Training, Fewer Labels: Self-Supervised Pretraining for Fine-Grained BEV Segmentation
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种用于自动驾驶中鸟瞰图精细分割的两阶段训练方法,通过自监督预训练利用图像伪标签学习通用特征,使得后续监督微调阶段仅需一半的标注数据和三分之二的训练时间,就能获得比完全监督基线模型更好的分割效果。