[B! sim-to-real][autonomous driving] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

sim-to-realとautonomous drivingに関するarxiv_readerのブックマーク (15)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.09386v1
arxiv_reader 2024/06/14
arXiv reaDer

autonomous driving

3D

augmentation

detection

sim-to-real

arXiv

generative

segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.15817v1
arxiv_reader 2023/12/27
simulation

contrastive learning

LiDAR

sim-to-real

arXiv reaDer

metric

arXiv

autonomous driving

point cloud

pose
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01926v1
arxiv_reader 2023/10/04
self-supervised

domain

MOT

autonomous driving

manifold

detection

contrastive

arXiv reaDer

arXiv

sim-to-real
リンク
車からすべての自動運転に向けて: 協調的な認識に関する調査
arxiv_reader 2023/09/01
Vehicle-to-Everything (V2X) 自動運転は、新世代のインテリジェント交通システムの開発に有望な方向性を切り開きます。 V2X を実現するための重要なコンポーネントとしての協調

arXiv reaDer

arXiv

LiDAR

sim-to-real

autonomous driving

localization

occlusion

dataset

pose
リンク
CARLANE：シミュレーションから複数の実世界のドメインへの教師なしドメイン適応のためのレーン検出ベンチマーク
arxiv_reader 2023/08/08
教師なしドメイン適応は、モデルをラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに転送することにより、ドメインシフトを軽減する大きな可能性を示しています。教師なしドメイン適応は、さまざまな複雑

sim-to-real

detection

simulation

unsupervised

self-supervised

arXiv

autonomous driving

benchmark

domain adaptation

arXiv reaDer
リンク
自動運転車におけるドライバー観察モデルのシミュレーション環境から実環境への移行可能性について
arxiv_reader 2023/08/01
ドライバー観察フレームワークの場合、制御されたシミュレート環境で収集されたクリーンなデータセットが最初のトレーニングの場として機能することがよくあります。しかし、このようなシミュレーターで訓練された

vehicle

sim-to-real

autonomous driving

simulation

3D

face

arXiv

domain

dataset

arXiv reaDer
リンク
You Only Crash Once: 改善されたオブジェクト検出により、リアルタイムの Sim-to-Real 危険な地形の検出と自動惑星着陸のための分類
arxiv_reader 2023/03/10
宇宙船の惑星着陸時の危険な地形の検出は、車両の安全性とミッションの成功を保証する上で重要な役割を果たします。危険な地形を検出する安価で効果的な方法は、可視カメラを使用することです。これにより、大気圏突

clustering

arXiv reaDer

real time

classification

detection

autonomous driving

sim-to-real

domain adaptation

arXiv

unsupervised
リンク
LiDAR Sim-to-Real ドメインシフトの定量化: オブジェクト検出器を使用した詳細な調査とターゲットレベルでの点群の分析
arxiv_reader 2023/03/06
自動運転用のニューラルネットワークに基づく LiDAR 物体検出アルゴリズムには、トレーニング、検証、およびテストのために大量のデータが必要です。現実世界のデータ収集とラベル付けは時間と費用がかかる

domain

sim-to-real

LiDAR

arXiv

simulation

detection

arXiv reaDer

autonomous driving

3D

point cloud
リンク
ロボット学習における敵対的ロバストネスと精度のトレードオフの再検討
arxiv_reader 2023/01/27
敵対的トレーニング (つまり、敵対的に摂動された入力データに対するトレーニング) は、推論中の潜在的な敵対的攻撃に対してニューラルネットワークを堅牢にするための十分に研究された方法です。ただし、堅牢

arXiv

pose

robot

sim-to-real

autonomous driving

learning

arXiv reaDer

gesture

adversarial
リンク
クラス認識クロスドメイントランスフォーマーによるワンショットドメイン適応型および一般化可能なセマンティックセグメンテーション
arxiv_reader 2022/12/15
セマンティックセグメンテーションのための教師なし sim-to-real ドメインアダプテーション (UDA) は、シミュレートされたデータでトレーニングされたモデルの実際のテストパフォーマンス

semantic segmentation

arXiv reaDer

arXiv

autonomous driving

domain adaptation

unsupervised

sim-to-real

transformer

benchmark

one-shot
リンク
CARLANE：シミュレーションから複数の実世界のドメインへの教師なしドメイン適応のためのレーン検出ベンチマーク
arxiv_reader 2022/09/21
教師なしドメイン適応は、モデルをラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに転送することにより、ドメインシフトを軽減する大きな可能性を示しています。教師なしドメイン適応は、さまざまな複雑

detection

domain adaptation

self-supervised

unsupervised

benchmark

simulation

sim-to-real

autonomous driving

arXiv

arXiv reaDer
リンク
CARLANE：シミュレーションから複数の実世界のドメインへの教師なしドメイン適応のためのレーン検出ベンチマーク
arxiv_reader 2022/06/17
教師なしドメイン適応は、モデルをラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインに転送することにより、ドメインシフトを軽減する大きな可能性を示しています。教師なしドメイン適応は、さまざまな複雑

self-supervised

autonomous driving

unsupervised

sim-to-real

arXiv

benchmark

arXiv reaDer

domain adaptation

simulation

detection
リンク
ロボット学習における敵対的なロバスト性と精度のトレードオフの再考
Revisiting the Adversarial Robustness-Accuracy Tradeoff in Robot Learning 敵対的トレーニング（つまり、敵対的に摂動された入力データのトレーニング）は、推論中の潜在的な敵対的攻撃に対してニューラルネットワークを堅牢にするための十分に研究された方法です。ただし、堅牢性の向上は無料ではなく、モデル全体の精度とパフォーマンスの低下を伴います。最近の研究によると、実際のロボット学習アプリケーションでは、敵対的なトレーニングの効果は公正なトレードオフをもたらさないが、全体的なロボットのパフォーマンスで測定すると純損失をもたらすことが示されています。この作業では、敵対的なロボット学習と組み合わせた堅牢なトレーニング方法と理論の最近の進歩により、敵対的なトレーニングが実際のロボットアプリケーションに適しているかどうかを体系的に分析す
arxiv_reader 2022/04/18
敵対的トレーニング（つまり、敵対的に摂動された入力データのトレーニング）は、推論中の潜在的な敵対的攻撃に対してニューラルネットワークを堅牢にするための十分に研究された方法です。ただし、堅牢性の向上は無

pose

arXiv

learning

arXiv reaDer

gesture

robot

sim-to-real

adversarial

autonomous driving
リンク
ビジョンベースのエンドツーエンド自動運転のための微分可能な制御バリア機能
arxiv_reader 2022/03/07
知覚ベースの学習システムの安全性を保証することは、状態認識制御シナリオとは異なり、グラウンドトゥルース状態情報がないために困難です。この論文では、ビジョンベースのエンドツーエンド自動運転のための安全性

arXiv

autonomous driving

learning

sim-to-real

gradient

differentiable

vehicle

augmentation

arXiv reaDer
リンク
自動運転における車線検出と分類のためのSim-to-Realドメイン適応
arxiv_reader 2022/02/16
自動運転の監視付き検出および分類フレームワークでは、収束するために大きなラベル付きデータセットが必要ですが、写真のようにリアルなシミュレーション環境から生成された合成データによって促進される教師なしド

adversarial

detection

autonomous driving

arXiv reaDer

classification

unsupervised

sim-to-real

generative

arXiv

domain adaptation
リンク
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