データのギャップを埋めて車両の認識を向上させるフレームワーク。
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最先端の科学をわかりやすく解説
データのギャップを埋めて車両の認識を向上させるフレームワーク。
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新しい手法が霧や雨の中での自動運転車の物体検出を向上させる。
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新しい手法がグラフデータの効果的なネガティブサンプルを使ってモデル学習を改善する。
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新しいアプローチが、詳細な注釈や言語を少なくして3Dセグメンテーションを改善するよ。
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車両がリアルタイム情報を共有して、安全性と効率を高める方法を探る。
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