[B! vehicle][classification] [9ページ] arxiv_readerのブックマーク

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vehicleとclassificationに関するarxiv_readerのブックマーク (193)

どこで運転できますか？システムアプローチ：ロバストな自動運転のための深い自我回廊推定
arxiv_reader 2021/06/25
車線検出は、自動運転（AD）または先進運転支援システム（ADAS）の知覚サブアーキテクチャの重要な部分です。自動運転用の低コストで大規模な製品に焦点を当てると、車線マーキングを検出するためのモデル駆動

estimation

vehicle

arXiv reaDer

arXiv

detection

learning

classification
リンク
環境の複雑さの知覚を促進するための注意ベースのニューラルネットワーク
arxiv_reader 2021/06/22
自動運転車（AV）の安全性には、環境の認識が不可欠です。ほとんどの既存のAV知覚アルゴリズムは、周囲の環境の複雑さを研究しておらず、環境の複雑さのパラメーターを含めることができませんでした。この論文は

video

detection

dataset

classification

arXiv

vehicle

arXiv reaDer
リンク
衝突リスクの評価と防止をサポートする複雑な運転シーン分析のためのビジョンセンサーベースのディープニューラルネットワークのシステム
arxiv_reader 2021/06/22
人間のドライバーと自動運転車が衝突リスクを評価するのを支援するには、車両のダッシュカメラと深層学習アルゴリズムを使用した運転シーン分析が最も重要です。これらのテクノロジーはますます利用可能になっていま

YOLO

vehicle

arXiv reaDer

arXiv

classification

multi-task

dataset

pedestrian

learning

human
リンク
仮想車線を使用した都市交差点でのリアルタイムの交通軌道追跡、速度推定、およびドライバー行動キャリブレーションのためのフレームワーク
arxiv_reader 2021/06/21
以前の研究では、都市の交差点でのリアルタイムの車両検出、追跡、および方向転換の動きの分類のための3段階のフレームワークであるVT-Laneを紹介しました。本研究では、都市交差点での交通の速度推定とドラ

arXiv

trajectory

simulation

arXiv reaDer

classification

vehicle

detection

real time

tracking

estimation
リンク
スパイキング畳み込みニューラルネットワークで中心窩ピットにインスパイアされたフィルターを実装する: 予備調査
arxiv_reader 2021/06/01
私たちは、網膜中心窩ピットに触発された差分ガウスフィルターとランク順エンコーディングを組み込んだスパイク畳み込みニューラルネットワーク (SCNN) を発表しました。モデルは、Nengo ライブラ

dataset

classification

arXiv

vehicle

arXiv reaDer

CNN
リンク
画像分類のためのディープニューラルネットワークにおけるさまざまなタイプの不確実性を定量化するためのシンプルなフレームワーク
arxiv_reader 2021/05/31
モデルの予測における不確実性を定量化することは、モデルの出力に基づいて情報に基づいて行動することで AI システムの安全性を高めることができるため重要です。これは、自動運転車の制御、医療画像分析、財務

dataset

reconstruction

arXiv reaDer

DNN

vehicle

classification

arXiv

CNN
リンク
IntFormer：Transformerアーキテクチャを使用して歩行者の意図を予測する
arxiv_reader 2021/05/19
横断歩道の行動を理解することは、インテリジェントな車両開発において不可欠な目標であり、セキュリティと交通流の改善につながります。この論文では、IntFormerと呼ばれるメソッドを開発しました。これは

dataset

benchmark

real time

vehicle

pedestrian

classification

transformer

convolutional

arXiv

arXiv reaDer
リンク
未知の交通シナリオを検出するための深層学習とアンサンブル法の組み合わせに基づく開集合認識
arxiv_reader 2021/05/18
自動運転機能のテストと開発には、運転シナリオの理解と分類が重要です。機械学習モデルはシナリオの分類に役立ちますが、それらのほとんどは、テスト中に受信したデータがトレーニングで使用されたクラスの1つから

autonomous driving

CNN

detection

learning

vehicle

dataset

classification

arXiv reaDer

arXiv
リンク
レーダーの役割の再考：座標調整によるカメラレーダーデータセットと体系的なアノテーター
arxiv_reader 2021/05/12
レーダーは、障害物の測距と速度推定のための自動運転車の一般的なセンサーでした。ただし、全天候型の堅牢なセンサーとして、カメラやLiDARと比較して、レーダーの機能は十分に活用されていません。単なる補助

arXiv reaDer

3D

localization

dataset

arXiv

vehicle

classification

LiDAR

detection

estimation
リンク
客室内の乗員分類のためのオートエンコーダベースの車両間一般化
arxiv_reader 2021/05/10
一般的なドメインシフト問題の定式化では、トレーニング中に複数のソースドメインまたはターゲットドメインの統合が考慮されます。異なる車内間の機械学習モデルの一般化に関して、単一の車両でのトレーニングの基準

classification

domain

vehicle

arXiv reaDer

arXiv

learning

pre-training

dataset
リンク
DNNモデルの敵対的な例の検出：レビューと実験的比較
arxiv_reader 2021/05/04
ディープラーニング（DL）は、多くの人間関連のタスクで大きな成功を収めており、セキュリティ監視システム、自動運転車、ヘルスケアなど、多くのコンピュータービジョンベースのアプリケーションで採用されていま

computer vision

learning

detection

arXiv reaDer

arXiv

dataset

adversarial

DNN

vehicle
リンク
IPatch：リモートの敵対的パッチ
arxiv_reader 2021/05/04
自動運転車や医療スクリーニングなどのアプリケーションは、ディープラーニングモデルを使用して、1つのフレームで数百のオブジェクトをローカライズおよび識別します。過去に、攻撃者が敵対的なパッチをシーン内に

classification

YOLO

arXiv reaDer

localization

arXiv

dataset

adversarial

vehicle

segmentation
リンク
モデルガイド付き道路交差点分類
arxiv_reader 2021/04/27
人口密集地域で自動運転システムを安全に運用するには、車載カメラから複雑なシナリオを理解することが不可欠です。これらの中で、交差点エリアは、かなりの数の交通事故と死亡者が集中しているため、最も重要なエリ

vehicle

arXiv reaDer

activity

classification

learning

autonomous driving

dataset

arXiv
リンク
Zeus: 強化学習を使用してビデオ内のアクションを効率的にローカライズする
arxiv_reader 2021/04/20
ビデオ内のアクションの検出とローカリゼーションは、実際には重要な問題です。交通アナリストは、特定の交差点で車両が移動するパターンの調査に関心があるかもしれません。最先端のビデオ分析システムは、そのよう

reinforcement learning

arXiv

dataset

vehicle

action

arXiv reaDer

video

localization

detection

classification
リンク
敵対的攻撃に対する防御の自動化：脆弱性の発見と展開されたモデルを保護するためのマルチINT画像の適用
arxiv_reader 2021/03/31
画像分類は、オーバーヘッドアプリケーションでの機械学習の画像認識における一般的なステップです。 MobileNetV2のような一般的なモデルアーキテクチャを適用すると、既知の脆弱性により、モデルが反撃

arXiv

vehicle

classification

arXiv reaDer

learning

adversarial
リンク
自己監視コンテンツスタイル解きほぐしによる密度を意識したヘイズ画像合成
arxiv_reader 2021/03/12
敵対的訓練によるヘイズ画像変換の重要な手順は、ヘイズ合成にのみ関与する機能、つまりスタイル機能と、不変のセマンティックコンテンツを表す機能、つまりコンテンツ機能との間の解きほぐしにあります。以前の方法

self-supervised

detection

arXiv

classification

synthesis

arXiv reaDer

disentangling

adversarial

vehicle
リンク
スパースレーダーデータを使用した歩行者の運動分類と高さ推定
arxiv_reader 2021/03/04
運転支援システムや高度な自動運転には、周囲の車両環境の完全な概要が重要です。カメラ、レーダー、LIDARなどの複数のセンサータイプの結果を融合することは、堅牢性を高めるために重要です。車、自転車、歩行

sparse

detection

classification

estimation

arXiv

arXiv reaDer

autonomous driving

pedestrian

vehicle

LiDAR
リンク
堅牢なSleepNets
arxiv_reader 2021/02/26
最先端の畳み込みニューラルネットワークは、顔認識やオブジェクト分類などの機械学習タスクに優れていますが、敵対的な攻撃が存在する場合は大きな問題が発生します。機械学習モデルが展開されているマシンクリティ

adversarial

arXiv

vehicle

domain

face recognition

detection

classification

augmentation

arXiv reaDer

CNN
リンク
車線侵入行動認識のための位相空間再構成ネットワーク
arxiv_reader 2021/02/23
複雑な道路交通シーンでは、歩行者や自転車の違法な車線侵入が、自動運転アプリケーションにおける主要な安全上の課題の1つを構成します。本論文では、移動車両に固定された単眼カメラを介して150m先で発生する

arXiv reaDer

dataset

action recognition

classification

vehicle

autonomous driving

reconstruction

arXiv

pedestrian

monocular
リンク
一般的な光学自動車部品認識および検出システム（Go-CaRD）の共同学習によるドメイン適応
arxiv_reader 2021/02/17
自動車部品の自動認識と検出のためのシステムは、インテリジェント車両の開発におけるいくつかの新しい研究分野で重要です。それらは、例えば、人間と車両の間の相互作用の検出とモデリングを可能にします。この論文

human

detection

dataset

arXiv reaDer

classification

arXiv

video

vehicle

domain adaptation

transfer learning
リンク
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