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3D Distillation.
我们基于PyTorch实现。为了提取，我们使用Adam[26]作为优化器，初始学习率为1e−4，并训练100个epochs。对于MinkowskiNet，我们对ScanNet和Matterport3D实验使用2cm的体素大小，对nuScenes使用5cm的体素尺寸。对于室内数据集，我…A. Implementation Details
3D Distillation.
我们基于PyTorch实现。为了提取，我们使用Adam[26]作为优化器，初始学习率为1e−4，并训练100个epochs。对于MinkowskiNet，我们对ScanNet和Matterport3D实验使用2cm的体素大小，对nuScenes使用5cm的体素尺寸。对于室内数据集，我们将场景的所有点输入到3D主干以具有完整的上下文，但对于蒸馏损失（Eq.2），由于内存限制，在本文中，我们在每次迭代时仅使用20K均匀采样的点特征进行监督。对于nuScenes，我们输入半秒片段内的所有激光雷达点，并且仅使用最后一个时间戳处的点特征进行训练。我们为ScanNet和Matterport3D使用了一个batch size为8的NVIDIA A100（40G）。对于nuScenes，我们使用16的batch size和4个A100 GPU。训练大约需要24小时，推理需要0.1秒。此外，对于所有数据集，我们在蒸馏过程中只将3D点位置作为MinkowskiNet的输入。
More Details of Feature Fusion.
对于Matterport3D和nuScenes，我们使用每个场景的所有图像进行融合，而对于ScanNet，我们对每20个视频帧中的1个
