自动伪标记是一种强大的工具,可以利用大量的连续未标记数据。在绩效要求非常大,数据集和手动标记的自动驾驶的关键安全应用中,它特别有吸引力。我们建议利用捕获的顺序性,通过培训多个教师在教师的设置中提高伪标记技术,每个教师都可以访问不同的时间信息。这套被称为一致性的教师比标准方法为学生培训提供了更高质量的伪标签。多个教师的输出通过新颖的伪标记信心引导的标准组合。我们的实验评估集中在城市驾驶场景中的3D点云域。我们显示了我们的方法的性能,应用于多个模型体系结构,其中包含3D语义分割任务和两个基准数据集上的3D对象检测。我们的方法仅使用20%的手动标签,优于某些完全监督的方法。对于培训数据,例如自行车和行人,很少出现在培训数据中的课程方面的特殊表现提升。我们的方法的实现可在https://github.com/ctu-vras/t-concord3d上公开获得。
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