نقدم نظام الكشف عن الأشياء ذات المرحلة الواحدة مع التجميع الذاتي (SE-SSD) لتحقيق الكشف الدقيق والفعال عن الأشياء ثلاثية الأبعاد في السحب النقطية الخارجية. التركيز الرئيسي لدينا يتمحور حول استغلال الأهداف اللينة والصلبة على حد سواء من خلال القيود التي نصوغها لتحسين النموذج بشكل مشترك، دون إدخال حسابات إضافية في مرحلة الاستدلال. بصفة خاصة، يحتوي SE-SSD على زوج من أنظمة الكشف عن الأشياء ذات المرحلة الواحدة (SSDs) تعمل كمعلم وطالب، حيث نصمم استراتيجية مطابقة فعالة تعتمد على مؤشر IoU لتصفية الأهداف اللينة من المعلم ونسوق خسارة ثباتية لتوحيد توقعات الطالب معها. بالإضافة إلى ذلك، لتعظيم المعرفة المستخلصة للتجميع المعلم، نصمم مخطط تكبير جديد لإنتاج عينات مكملة للشكل لتدريب الطالب، بهدف تشجيعه على استنتاج أشكال كاملة للأجسام. وأخيرًا، لاستغلال الأهداف الصلبة بشكل أفضل، نصمم خسارة ODIoU لمراقبة الطالب مع قيود على مراكز الصناديق المتوقعة وتوجهاتها. يحقق نظام SE-SSD أداءً رائداً بالمقارنة مع جميع الأعمال السابقة المنشورة. كما أنه يحصل على أعلى درجات الدقة في كشف السيارات في معيار KITTI (مرتبط بالمركز الأول والثاني في لوحي الترتيب BEV و3D، على التوالي) بسرعة استدلال فائقة عالية. يمكن الوصول إلى الشفرة البرمجية عبر الرابط:https://github.com/Vegeta2020/SE-SSD.