Основные понятия
画像ベースの自己教育学習方法を導入し、オフロードナビゲーションのトラバーサビリティ予測を改善する。
Статистика
11百万枚以上の画像から訓練されたSegment Anything Model(SAM)による1.1十億個以上のマスクインスタンスデータセット。
ViTバックボーンを使用しているVision Foundation Modelsによる豊富な視覚情報。
Цитаты
"オフロードナビゲーションにおける信頼性のある地形トラバーサビリティ推定は重要です。"
"我々は新しく収集したオフロードデータセットで我々の手法が最先端基準手法を大幅に上回っていることを示します。"