Skalierung der 3D-Objekterkennung mit mehreren Kameras durch schwache-zu-starke Anregung
Die Studie präsentiert einen Plug-and-Play-Rahmen für die MC3D-Det-Aufgabe, der sowohl die monokulare Wahrnehmung als auch die Umgebungsverfeinerungsfähigkeit effektiv verbessert, indem er schwach abgestimmte Experten und eine zusammengesetzte Destillationsstrategie nutzt.
Effiziente 3D-Objekterkennung für Straßenrandeinheiten durch unüberwachtes Objektentdecken und Feinabstimmung
Eine effiziente Methode zur Objekterkennung für Straßenrandeinheiten, die auf unüberwachter Objektentdeckung und Feinabstimmung basiert, um den Aufwand für die manuelle Datenbeschriftung zu reduzieren.
Effiziente 3D-Objekterkennung für autonomes Fahren mit Multi-Modalitäts-Punktwolken-Detektor basierend auf Projektions- und Voxel-Merkmalen
Ein Multi-Modalitäts-Punktwolken-3D-Objektdetektor, der Projektionsmerkmale und Voxel-Merkmale kombiniert, um die Erkennungsgenauigkeit insbesondere für Objekte mit wenigen Reflektionspunkten wie Fahrräder zu verbessern.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten für Erkenntnisse: Eine Multi-geometrische Raumausrichtung für domänenadaptive BEV-3D-Objekterkennung
Eine Multi-Raum-Ausrichtung Lehrer-Schüler (MATS) Methode, um die Domänenverschiebung in mehreren geometrischen Räumen (2D, 3D Voxel, BEV) für die BEV-Wahrnehmung zu lösen.
Ein automatisches Datensystem zur Objekterkennung für autonomes Fahren
Ein automatisches Datensystem (AIDE) nutzt Fortschritte in Vision-Sprache-Modellen und großen Sprachmodellen, um Probleme zu identifizieren, Daten effizient zu kuratieren, Modelle durch automatisches Labeling zu verbessern und die Modelle durch Generierung vielfältiger Szenarien zu verifizieren. Dieses iterative Verfahren ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung des Modells.
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