
Durch die Nutzung von historischen, unmarkierten LiDAR-Daten aus früheren Durchfahrten können die Leistung und Genauigkeit monokularer 3D-Objektdetektoren deutlich verbessert werden.


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Verbesserung monokularer 3D-Detektoren durch die Nutzung historischer LiDAR-Daten


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Ein neuartiger Dual Perspective Fusion Transformer (DPFT) zur effizienten und robusten Fusion von Kamera- und Radardaten für die 3D-Objekterkennung.


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Effiziente und robuste Objekterkennung durch Kamera-Radar-Fusion mit Dual Perspective Fusion Transformer



LiDAR4D ist ein differenzierbarer LiDAR-basierter Rahmen für die neuartige Raumzeit-Synthese von LiDAR-Punktwolken, der eine geometriebasierte und zeitlich konsistente Rekonstruktion großskaliger dynamischer Szenen ermöglicht.


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Effiziente und realistische Synthese dynamischer LiDAR-Punktwolken durch neuronale Raumzeit-Felder
