UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION FOR LIDAR SEGMENTATION VIA ENHANCED PSEUDO-LABELING TECHNIQUES

Provided are methods for unsupervised domain adaptation for LiDAR segmentation via enhanced pseudo-labelling techniques, which can include training a machine learning model to perform a segmentation task for a source domain using a first sample set. Some methods also include generating a second sample set by applying the trained model to one or more unannotated samples associated with a target domain, and annotating the one or more unannotated samples with one or more pseudo-labels corresponding to an output of the trained machine learning model. Some methods also include generating a third sample set that includes at least one sample formed by concatenating a first sample from the first sample set and a second sample from the second sample set with target inputs. Some methods also include updating the trained machine learning model to perform the segmentation task for the target domain. Systems and computer program products are also provided. La présente invention concerne des procédés d'adaptation de domaine non supervisé pour une segmentation LiDAR via des techniques de pseudo-marquage améliorées, qui peuvent inclure l'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique pour réaliser une tâche de segmentation pour un domaine source à l'aide d'un premier ensemble d'échantillons. Certains procédés incluent également la génération d'un deuxième ensemble d'échantillons par application du modèle entraîné à un ou plusieurs échantillons non annotés associés à un domaine cible, et l'annotation du ou des échantillons non annotés avec un ou plusieurs pseudo-marquages correspondant à une sortie du modèle d'apprentissage automatique entraîné. Certains procédés incluent également la génération d'un troisième ensemble d'échantillons qui inclut au moins un échantillon formé par concaténation d'un premier échantillon du premier ensemble d'échantillons et d'un second échantillon du deuxième ensemble d'échantillons avec des entrées cibles. Certains procédés incluent également la mise à jour du modèle d'apprentissage automatique entraîné pour réaliser la tâche de segmentation pour le domaine cible. La présente invention concerne en outre des systèmes et des produits-programmes d'ordinateur.