Obwohl HVDistill vielversprechende Ergebnisse für die Übertragung von Wissen von Bildern auf Punktewolken liefert, gibt es noch einige Herausforderungen, die gelöst werden müssen, um es für eine breitere Palette von 3D-Anwendungen einsetzbar zu machen. Einige dieser Herausforderungen sind:
Skalierbarkeit: HVDistill muss möglicherweise an größere Datensätze angepasst werden, um die Leistung auf verschiedenen Szenarien und Anwendungsfällen zu gewährleisten.
Generalisierung: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass HVDistill in der Lage ist, gelernte Merkmale auf neue, unbekannte Umgebungen zu verallgemeinern, um eine breitere Anwendbarkeit zu gewährleisten.
Echtzeitfähigkeit: Für Anwendungen, die Echtzeitverarbeitung erfordern, müssen möglicherweise Effizienzverbesserungen vorgenommen werden, um die Latenzzeiten zu minimieren.
Robustheit gegenüber Störungen: HVDistill sollte robust gegenüber Störungen wie Sensorrauschen, unvorhergesehenen Objektkonfigurationen oder Umgebungsänderungen sein, um in verschiedenen realen Szenarien zuverlässig zu funktionieren.
Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen kann HVDistill für eine breitere Palette von 3D-Anwendungen einsatzfähig gemacht werden.