LiDAR OOD 偵測
Neural Distribution Prior 提升 LiDAR OOD 偵測效能與魯棒性
LiDAR 感知是自駕車的關鍵，但現有模型在開放環境下難以偵測未知物體。研究者提出 Neural Distribution Prior（NDP），透過學習 logits 分佈並使用注意力模組調整 OOD 分數，同時以 Perlin 噪聲生成多樣化的輔助 OOD 樣本。實驗顯示 NDP 在 STU 測試集上達到 61.31% 的點層級 AP，提升逾十倍，顯著提升開放世界 LiDAR 感知能力。