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洞見 - 自動運転 3D物体検出
RSUでの効率的な3D物体検出
RSUのポイントクラウドを用いて、教師なし物体発見と少量の教師付きデータによるファインチューニングを組み合わせることで、効率的な3D物体検出を実現する。
多様なセンサー障害に対する頑健性を評価するための包括的なベンチマーク「MultiCorrupt」
MultiCorruptは、LiDARとカメラのデータに10種類の障害を加えることで、マルチモーダル3D物体検出モデルの頑健性を包括的に評価する。
多視点BEV 3D物体検出のための領域適応的な多幾何学的空間アライメント
本研究は、BEV 3D物体検出のための領域適応問題を包括的に解決するため、多空間アライメントを行うティーチャー-スチューデントフレームワークを提案する。
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