LiDAR检测性能目标跨条件评估

Milin Patel和Rolf Jung提出一种不确定性评估方法，用统计检验判断机器学习 LiDAR 目标检测器在一种触发条件下达到的性能目标能否适用于另一条件；在 KITTI 和 nuScenes 上测试 PointPillars 集成模型时，独立记录序列数量不足以支持任何目标限值，也没有迁移被判为不适用。 该方法将迁移结果分为适用、不适用或尚不能确定，并要求在目标触发条件下进行检验。由于连续帧存在依赖，研究按独立记录序列计数；报告还应给出被接受的正确检测占比和独立序列数量。因此，在一种条件下达到性能目标，不能单独作为它适用于另一条件的证据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。