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複雑な標識は悪条件に弱いため、車線の検出は困難です。車線標示には強力な形状事前分布がありますが、その視認性は簡単に損なわれます。照明、天候、車両、歩行者、経年劣化した色などの要因が検出の課題となりま
arxiv_reader のブックマーク 2023/08/22 10:00
相互類似性による車線検出のための対照学習[self-supervised][dataset][arXiv][benchmark][arXiv reaDer][contrastive learning][detection][pedestrian][augmentation][localization] 複雑な標識は悪条件に弱いため、車線の検出は困難です。車線標示には強力な形状事前分布がありますが、その視認性は簡単に損なわれます。照明、天候、車両、歩行者、経年劣化した色などの要因が検出の課題となりま2023/08/22 10:00
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/08/17
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複雑な標識は悪条件に弱いため、車線の検出は困難です。車線標示には強力な形状事前分布がありますが、その視認性は簡単に損なわれます。照明、天候、車両、歩行者、経年劣化した色などの要因が検出の課題となりま
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相互類似性による車線検出のための対照学習
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