从零实现3D自动标注：MS3D、MS3D++

自动标注利器！ MS3D++ 挑战悉尼超复杂人流检测性能~

本文主要介绍如何使用已有的开源模型进行3D自动化标注。

当我们在自采数据集上进行3D检测模型开发时，一个头疼的问题就是如何进行标注。一个自然而然的想法就是使用开源的LiDAR检测模型在我们的数据上进行推理，生成3D框，保留置信度比较高的3D框作为真值。

目前开源的常用激光雷达数据集有KITTI、NuScenes、Waymo、ONCE、Argoverse2。然而，由于KITTI数据量比较少（只有7481帧）、类别种类很少，很难满足需求；Waymo和ONCE数据集由于协议限制，无法获取开源模型权重，我们又不想去重新训练复现得到权重；剩下可用的也就NuScenes和Argoverse2两个数据集的开源权重了。但是在使用KITTI、NuScenes、Argoverse2模型权重进行标注时，其标注结果仍很难满足需求，我们又遇到了另一个问题，域自适应问题。基于此，本文尝试根据学术界已有的工作实现一个3D自动化标注。关于3D自动化标注，还有许多其它实现方法，例如借助大模型进行标注。这里主要借助LiDAR检测模型进行自动化标注。

项目链接：https://github.com/darrenjkt

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