マスクオートエンコーダーを使用したユニークプレイヤー識別の新しいアプローチとその効果的な実装に焦点を当てる。
車両再識別において、群れ類似性を活用することで精度が向上し、相対的な位置変化に対する堅牢性が示される。
RGBとLiDARの間の視覚的異質性を解消するために、イベントを橋渡しとして導入し、シーンフロー向けの新しい階層的なビジュアル・モーション融合フレームワークを提案します。
合成データ拡張を使用して欠落したデータを見つけるための新しいアプローチを提案する。