计算机应用研究

作者：孙立辉,李佳霖,刘夏,

单位：河北经贸大学管理科学与信息工程学院,石家庄050000；

关键词：目标检测,半监督,稠密伪标签,阈值,软伪标签,

基金：河北省教育厅科学研究资助项目(BJK2024092)；；

为了解决当前半监督三维目标检测算法中，传统的固定阈值方法在过滤伪标签时不够灵活，舍弃了大量有价值的伪标签，没有充分利用潜在有价值样本的问题，提出了一种基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测方法。首先，不再使用固定阈值过滤伪标签，采用基于得分聚类的自适应阈值生成方法，分别为不同的类别生成过滤伪标签时需要的阈值，保留更多有价值的伪标签；其次，由于标签由类别和边界框信息组成，提出了一种联合置信度过滤伪标签的方法，使用对象置信度、分类置信度和IoU置信度的乘积来过滤伪标签，改善伪标签的质量；最后，对样本数量较少的类别生成稠密伪标签，筛选未通过联合置信度过滤的部分数据，以软伪标签的形式保留伪标签，更充分地利用潜在有价值的样本。在KITTI数据集上，与PV-RCNN方法相比，所提方法在仅1%标记数据的情况下，汽车类提高了6.5百分点，行人类提高了9百分点，自行车类提高了25百分点，实验结果证明了所提方法的有效性。

来源：2025年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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