La recherche sur les réseaux de détection-segmentation améliore la sécurité des voitures autonomes.
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La science de pointe expliquée simplement
La recherche sur les réseaux de détection-segmentation améliore la sécurité des voitures autonomes.
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BOTT propose une approche innovante pour suivre des objets 3D dans les voitures autonomes.
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CLLD améliore la détection de voies dans des conditions difficiles grâce à l'apprentissage auto-supervisé.
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Cet article explore comment la fusion de capteurs améliore la sécurité et l'efficacité des véhicules autonomes.
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Cette étude améliore la reconnaissance des panneaux de signalisation en utilisant des techniques d'image améliorées.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des ombres en séparant les couches.
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Une nouvelle méthode améliore la prévision de mouvement en utilisant des stratégies d'apprentissage auto-supervisé.
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L'apprentissage fédéré améliore la sécurité des véhicules connectés tout en protégeant les données des utilisateurs.
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Un nouveau cadre améliore la précision des modèles 3D en utilisant des nuages de points partiels pour les voitures autonomes.
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VBMO propose une méthode pour planifier des trajets efficacement avec plusieurs objectifs.
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ELiOT améliore les méthodes d'odométrie LiDAR pour une meilleure localisation des robots.
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DiffSeg propose une nouvelle façon de segmenter des images sans données étiquetées.
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Une nouvelle méthode prédit le comportement des conducteurs et améliore la sécurité dans le trafic hybride.
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Une méthode pour segmenter les données LiDAR sans étiquettes manuelles en utilisant l'analyse temporelle.
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Une nouvelle approche de la localisation AV met l'accent sur la flexibilité et la sécurité.
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De nouvelles fonctionnalités améliorent la façon dont les VÀs apprennent les styles de conduite pour des interactions plus sûres.
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SPROUT améliore la sécurité en détectant les erreurs de classification dans les classificateurs d'apprentissage automatique.
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Une étude sur l'utilisation de l'IA pour améliorer les courses sans pilote dans les compétitions.
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Un nouveau modèle combine des réseaux neuronaux et des modèles de choix pour des prédictions de conduite plus sûres.
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MapPrior améliore la perception BEV, renforçant la précision et la sécurité des véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode combine l'estimation de profondeur et la segmentation pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes.
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Examiner comment améliorer la sécurité des véhicules autonomes en mesurant l'incertitude des capteurs.
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De nouvelles méthodes améliorent la performance des véhicules de course autonomes.
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Cette étude examine comment le suivi oculaire améliore la performance des Vision Transformers dans les tâches de conduite.
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Une nouvelle méthode améliore le contrôle de la circulation en utilisant des principes décentralisés pour l'efficacité énergétique.
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L'accumulation de données radar peut améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.
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Cet article présente une approche innovante pour améliorer la reconnaissance des panneaux de circulation.
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Un nouveau cadre vise à optimiser les opérations EAV dans les zones urbaines.
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SQLdepth améliore l'estimation de profondeur en apprenant des mouvements dans les scènes.
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Le dataset NTU4DRadLM booste la recherche SLAM en intégrant des capteurs clés pour des environnements difficiles.
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Une nouvelle méthode qui combine l'estimation de profondeur monoculaire et binoculaire pour une précision améliorée.
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Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D à partir d'images 2D tout en surmontant les défis d'apprentissage.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Une nouvelle approche permet aux véhicules terrestres sans pilote de naviguer dans des zones où le GPS est indisponible.
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Une nouvelle méthode pour la navigation des robots en toute sécurité en prenant en compte les risques physiques dans des environnements complexes.
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La prédiction de mouvement est super importante pour le fonctionnement sûr des véhicules autonomes, ça améliore la circulation et la prise de décision.
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Découvrez comment les robots améliorent la précision des cartes en filtrant les données trompeuses.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la cartographie routière grâce aux images satellites.
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Des méthodes novatrices améliorent la sécurité et la précision de la navigation des véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des images collectées par des caméras fisheye dans les voitures autonomes.
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