Gallileo-4D：用于动态 4D 重建的冻结骨干整体

我们描述了我们参加 PhysAI 动态 4D 重建挑战赛的情况，该挑战赛以 0.58356 APD 在最终排行榜上以 0.58356 APD 的成绩在 27 支队伍中排名第三，并且没有进行一次梯度更新。这不是计划：在预训练的 4D 主干的 13 个 微调 配置中，有 12 个降低了挑战分数，而这 12 个中的 11 个同时提高了本地验证。我们将这种倒置追溯到基准的结构：只有 25% 的评估集属于为训练而发布的数据变体，因此适合可用数据的更新会损坏剩余 75% 所依赖的预训练特征。因此，我们的系统冻结主干网，并在推理时花费其预算，在凸权重下融合三种解码配置——时间步长 3、水平翻转测试时间增强和密集步长 1。该集成在冻结基线上恢复了 +0.041 APD，超过以零训练成本实现的任何训练运行。