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näkemys - Computervision, Autonomes Fahren
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Ein Rahmenwerk für die Perspektiven-Cue-Trainings-basierte Segmentierung von Vogelperspektiven-Aufnahmen aus Mehrfachkameras
Durch die Nutzung von Pseudo-Labels aus Perspektiven-Aufnahmen kann das Leistungsvermögen von Modellen zur Segmentierung von Vogelperspektiven-Aufnahmen aus Mehrfachkameras in Szenarien mit begrenzten annotierten Daten oder Domänenanpassung deutlich verbessert werden.
Explizite Höhenmodellierung ohne zusätzliche Daten für kamerabasierte 3D-Objekterkennung in Vogelperspektive
Wir schlagen eine Methode vor, die Höhen in der Vogelperspektive (BEV) explizit modelliert, ohne zusätzliche LiDAR-Daten zu verwenden. Unsere Methode ist äquivalent zu tiefenbasierten Methoden, hat aber Vorteile bei der Robustheit gegenüber unterschiedlichen Kameraanordnungen.
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