[B! vehicle][representation] [6ページ] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

vehicleとrepresentationに関するarxiv_readerのブックマーク (228)

水中画像用の半教師あり物体検出アルゴリズム
arxiv_reader 2023/06/09
自律型水中車両 (AUV) によって収集された水中画像からの人工物体の検出は、多くの海中アプリケーションにとって重要な要件です。現実世界の AUV 画像データセットは非常に大きく、ラベルが付けられて

semi-supervised

arXiv

human

representation

dataset

detection

vehicle

anomaly

arXiv reaDer
リンク
SelFLoc: 大規模な点群ベースの場所認識のための選択的特徴融合
arxiv_reader 2023/06/05
点群ベースの場所認識は、移動ロボットや自動運転車にとって、特に全地球測位センサーにアクセスできない場合に非常に重要です。 LiDAR ポイントは、さまざまな軸に沿った強い形状事前分布を持つ物体や建物の

vehicle

representation

arXiv reaDer

arXiv

benchmark

LiDAR

robot

point cloud

saliency

convolutional
リンク
自己監視のみでオフロード地形の通過性を学習する
arxiv_reader 2023/05/31
オフロード環境での自動運転では、地形の通過可能性の推定は、さまざまな条件において信頼性が高く、正確である必要があります。ただし、学習ベースのアプローチでは、なじみのないコンテキストに直面した場合に信頼

arXiv

self-supervised

estimation

learning

representation

arXiv reaDer

vehicle

classification

autonomous driving
リンク
マルチクエリによる車両の再識別: 視点条件付きネットワーク、統合データセット、および新しい指標
arxiv_reader 2023/05/26
既存の車両再識別方法は主に単一のクエリに依存しており、車両を表現するための情報が限られているため、複雑な監視ネットワークにおける車両再識別のパフォーマンスが大幅に妨げられています。この論文では、マル

arXiv

re-id

arXiv reaDer

representation

benchmark

vehicle

dataset

metric
リンク
部分的なマルチモダリティ人物再識別のための動的強化ネットワーク
arxiv_reader 2023/05/26
既存のマルチモダリティ研究の多くは、モダリティの完全性の仮定に基づいています。ただし、任意のモダリティが欠落する問題は実生活では非常に一般的であり、この問題はあまり研究されていませんが、マルチモダリテ

arXiv

re-id

person

arXiv reaDer

representation

vehicle

dataset
リンク
自動駐車用の魚眼カメラでのストリーミングオブジェクト検出
arxiv_reader 2023/05/25
魚眼カメラは自動駐車に広く採用されており、魚眼カメラのビデオストリームオブジェクト検出 (VSOD) は車両の安全な操作を確保するための基本的な認識機能です。過去の研究では、知覚システムの遅延の

pedestrian

arXiv reaDer

real time

loss function

detection

vehicle

arXiv

segmentation

representation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.11856v2
arxiv_reader 2023/05/22
人間のデモンストレーションを使用して行動運転モデルを学習するアルゴリズムの開発により、シミュレーションがますます現実的になりました。一般に、このようなモデルは、手動で注釈を付けた高精細 (HD) 地図

representation

dataset

drone

trajectory

human

arXiv reaDer

differentiable

video

arXiv
リンク
リアルタイムの車載 LiDAR 知覚のための点群のディープラーニング表現の分析
arxiv_reader 2023/05/16
LiDAR センサーは、車両の周囲の正確で高解像度の 3D 表現を提供するため、最新の自動運転車に不可欠な要素です。ただし、複数の高解像度 LiDAR センサーからの増え続けるデータ量を利用することは

vehicle

representation

3D

point cloud

arXiv

LiDAR

semantic segmentation

learning

arXiv reaDer

real time
リンク
残差計算を行わない車両の検出と分類: ランダム摂動注入による HEVC 画像デコードの高速化
arxiv_reader 2023/05/16
ビデオ分析、特に交通監視の分野では、ビデオデータを処理および理解するための効率的かつ効果的な方法に対するニーズが高まっています。従来のフルビデオデコード技術は計算量が多く、時間がかかる可能性があ

vehicle

representation

detection

domain

arXiv

dataset

residual

reconstruction

classification

arXiv reaDer
リンク
TSGN: マルチエージェント動作予測のための投影ベクトル化表現を備えた時間シーングラフニューラルネットワーク
arxiv_reader 2023/05/16
自動運転車が安全で効果的な行動を起こすには、近くのエージェントの将来の動きを予測することが不可欠です。この論文では、マルチエージェントの軌跡予測のために投影されたベクトル化表現を備えた時間シーングラフ

vehicle

action

representation

arXiv

trajectory

transformer

GNN

arXiv reaDer
リンク
InterTrack: 3D マルチオブジェクトトラッキング用の相互作用トランスフォーマー
arxiv_reader 2023/05/09
3D マルチオブジェクトトラッキング (MOT) は、自動運転車にとって重要な問題であり、動的な環境で十分な情報に基づいたモーションプランニングを実行するために必要です。特に密集したシーンでは、既

3D

attention

representation

transformer

arXiv reaDer

MOT

detection

benchmark

arXiv

vehicle
リンク
シーンフローを使用したポイントクラウドシーケンスの鳥瞰図表現の整列
arxiv_reader 2023/05/05
低解像度の点群は、まばらであるため、オブジェクト検出方法が困難です。現在の点群を前の点群と連結して高密度化することは、この課題に対する一般的な解決策です。このような連結は、オドメトリを使用してエゴ車両

arXiv

odometry

representation

3D

detection

dataset

point cloud

vehicle

arXiv reaDer
リンク
自動運転における物体検出とセマンティックセグメンテーションのためのレーダーとカメラの融合: 包括的なレビュー
arxiv_reader 2023/04/21
自動運転における認知技術は、ディープラーニング技術によって近年急速に発展しています。正確で堅牢な認識機能を実現するために、自動運転車には多くの場合、複数のセンサーが装備されており、センサーフュージョ

arXiv

detection

representation

domain

dataset

vehicle

semantic segmentation

arXiv reaDer

learning

autonomous driving
リンク
サイドスキャンソナーの正準画像表現の評価
arxiv_reader 2023/04/20
音響センサーは、自律型水中車両 (AUV) で重要な役割を果たします。サイドスキャンソナー (SSS) は広範囲を検出し、写真のようにリアルな画像を高解像度で提供します。ただし、SSS は 3D の

arXiv reaDer

3D

vehicle

keypoint

representation

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.08600v2
arxiv_reader 2023/04/19
人間のドライバーは、交通を理解して安全にナビゲートするために、道路利用者間の相互作用について自然に推論します。したがって、自動運転車の開発には、そのような知識を模倣し、道路利用者間の相互作用をモデル化

arXiv reaDer

arXiv

dataset

embedding

transfer learning

simulation

domain

human

representation

vehicle
リンク
自動運転のためのニューラルマップ事前
arxiv_reader 2023/04/18
高精細 (HD) セマンティックマップは、都市環境をナビゲートする自動運転車にとって非常に重要です。労力のかかる手動の注釈プロセスで作成された従来のオフライン HD マップは、コストがかかり、タイム

arXiv

detection

occlusion

segmentation

autonomous driving

vehicle

representation

arXiv reaDer

dataset
リンク
Masked Multi-Head Self-Attention を使用したロバストなマルチビューマルチモーダルドライバーモニタリングシステム
arxiv_reader 2023/04/14
ドライバーモニタリングシステム (DMS) は、レベル 2 以上の自動運転車の安全な引き継ぎに不可欠です。最先端の DMS は、さまざまな場所に取り付けられた複数のセンサーを活用して、ドライバーと

vehicle

arXiv

contrastive learning

arXiv reaDer

dataset

action

representation

activity
リンク
悪天候時の LiDAR 認識に関する調査
arxiv_reader 2023/04/14
自動運転車は、さまざまなセンサーを使用して周囲の情報を収集します。車両の挙動は環境認識に基づいて計画されるため、安全上の理由からその信頼性が重要になります。アクティブ LiDAR センサーは、シーンの

vehicle

LiDAR

arXiv

occlusion

3D

arXiv reaDer

point cloud

representation

denoising
リンク
悪天候時のドメイン増分セマンティックセグメンテーションにおける忘却の原則
arxiv_reader 2023/03/27
自動運転車両のシーン認識用のディープニューラルネットワークは、トレーニングされたドメインで優れた結果を達成しています。ただし、実際の状況では、操作のドメインとその基礎となるデータ分布は変更される可

domain

learning

arXiv reaDer

semantic segmentation

vehicle

pre-training

representation

arXiv
リンク
自動運転のためのベクトル化された表現によるソーシャルオクルージョンの推論
arxiv_reader 2023/03/21
自動運転車は、安全で効率的な運転を確保するために、環境の閉塞を処理できなければなりません。都市環境では、他の車両が自我車両の認識を覆い隠すために、しばしば閉塞が発生します。オクルージョン状態は車両の軌

transformer

dataset

representation

occlusion

arXiv reaDer

vehicle

autonomous driving

arXiv
リンク
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