Fatma Güney

新しい方法が、物体に焦点を当てた表現を通じて自動運転車の意思決定を改善する。

基盤モデルの力を効果的なポイントトラッキングタスクで調べる。

新しいモジュールが、コアモデルを再訓練しなくても未知のオブジェクトのセグメンテーションを強化するよ。

DINOv2を使うと、BEVセグメンテーションが向上して、安全な自動運転車になるよ。

新しい方法が、自動運転車の安全性を高めて、道路の障害物をもっと正確に検出できるようになったよ。

テストタイム修正は、自動運転車が道路で学び、適応するのに役立つ。