革新的な方法が自動運転車のトレーニングのために動画の質を向上させる。
Ruiyuan Gao, Kai Chen, Bo Xiao
― 0 分で読む
自動運転車 に関する最新の記事
自動運転車のソフトウェアのテスト方法を見てみよう。
Sneha Sudhir Shetiya, Vikas Vyas, Shreyas Renukuntla
― 1 分で読む
新しい方法がカメラとレーダーデータを使って自動運転車の物体検出を向上させるよ。
Kavin Chandrasekaran, Sorin Grigorescu, Gijs Dubbelman
― 1 分で読む
VADetは、自律走行車の物体検出をインテリジェントフレーム集約を使って改善するよ。
Chengjie Huang, Vahdat Abdelzad, Sean Sedwards
― 1 分で読む
FedRAVは、自律走行車がデータをプライベートに保ちながら共同で学べるようにするんだ。
Yijun Zhai, Pengzhan Zhou, Yuepeng He
― 1 分で読む
UniGaussianは、より良い3D都市シーンモデルのために複数のカメラタイプを統合してるよ。
Yuan Ren, Guile Wu, Runhao Li
― 1 分で読む
SPAC-Netは3Dオブジェクトの欠けた部分を埋める精度を向上させる。
Zizhao Wu, Jian Shi, Xuan Deng
― 1 分で読む
新しいフレームワークは、ターゲットを絞ったシミュレーションを通じて自動運転車の安全性を向上させることを目指してるよ。
Amar Kulkarni, Shangtong Zhang, Madhur Behl
― 1 分で読む
SplatADはカメラとLidarのデータを統合して、より賢い自動運転車を実現するんだ。
Georg Hess, Carl Lindström, Maryam Fatemi
― 1 分で読む
新しいモデルが複雑な交通で自動運転車の予測を改善するよ。
Haoming Li
― 1 分で読む
新しい技術が悪天候での自動運転車のパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。
Sudarshan Rajagopalan, Vishal M. Patel
― 1 分で読む
新しい方法がレース中にレーシングカーがタイヤの性能を瞬時に評価できるようにする。
Onur Dikici, Edoardo Ghignone, Cheng Hu
― 1 分で読む
安全性と効率を高めるための自動運転車における協力技術の探求。
Susu Fang, Hao Li
― 1 分で読む
自動運転車のための交通シーン理解を改善する新しいアプローチ。
Changsheng Lv, Mengshi Qi, Liang Liu
― 1 分で読む
DiffMVRは、隠れた詳細を修正して動画を復元し、明瞭さを向上させる。
Zheyan Zhang, Diego Klabjan, Renee CB Manworren
― 1 分で読む
自動運転車は高速道路での合流に苦労してるんだ。安全が大事だよね。
Larry Schester, Luis E. Ortiz
― 1 分で読む
SpaRCは、レーダーとカメラのデータを組み合わせて、より良い物体検出を実現し、車両の認識を向上させる。
Philipp Wolters, Johannes Gilg, Torben Teepe
― 1 分で読む
厳しい地形をナビゲートするための自動化技術の進歩。
Jason Gibson, Anoushka Alavilli, Erica Tevere
― 1 分で読む
新しい方法で自動運転車のナビゲーションと物体追跡が強化されたよ。
Susu Fang, Hao Li
― 1 分で読む
ZOCBFがロボットや自動運転車が危険を避けるのにどう役立つかを学ぼう。
Xiao Tan, Ersin Das, Aaron D. Ames
― 1 分で読む
SyncVISは、さまざまなアプリケーション向けに動画内の物体の追跡とセグメンテーションを強化するよ。
Rongkun Zheng, Lu Qi, Xi Chen
― 1 分で読む
SEED4Dは、よりスマートな自動運転技術のための合成データを作ってるよ。
Marius Kästingschäfer, Théo Gieruc, Sebastian Bernhard
― 1 分で読む
V2X技術がどのように車両の通信を変えて、安全な道路を作ってるかを発見しよう。
Zewei Zhou, Hao Xiang, Zhaoliang Zheng
― 1 分で読む
FEVER-OODは、より安全な機械学習アプリケーションのために、分布外検出を改善するよ。
Brian K. S. Isaac-Medina, Mauricio Che, Yona F. A. Gaus
― 1 分で読む
HoloDriveは、よりスマートな自動運転車のために2Dと3Dデータを統合してるよ。
Zehuan Wu, Jingcheng Ni, Xiaodong Wang
― 1 分で読む
画像と3Dデータをつなげて、正確な位置検出を実現。
Qiyuan Shen, Hengwang Zhao, Weihao Yan
― 1 分で読む
QuadricsRegは点群の位置合わせを強化して、効率と精度を向上させるよ。
Ji Wu, Huai Yu, Shu Han
― 1 分で読む
3Dトラッキング技術が自律システムをどう変えてるかを発見しよう。
Zhaofeng Hu, Sifan Zhou, Shibo Zhao
― 1 分で読む
光フィールド技術がロボットや自動運転車の深度推定をどう変えるかを学ぼう。
Blanca Lasheras-Hernandez, Klaus H. Strobl, Sergio Izquierdo
― 0 分で読む
新しいシステムが、一貫したマルチビュー動画を提供して、自動運転車のトレーニングをより良くしてるよ。
Hannan Lu, Xiaohe Wu, Shudong Wang
― 1 分で読む
Urban4Dはスマートシティのために都市シーン再構築を再定義する。
Ziwen Li, Jiaxin Huang, Runnan Chen
― 1 分で読む
ISACがテクノロジーやコミュニケーションをどう変えてるか見てみよう。
Homa Nikbakht, Michèle Wigger, Shlomo Shamai
― 1 分で読む
複数のカメラを使ったナビゲーション技術の画期的な進展で、より正確な位置特定が可能になった。
Huai Yu, Junhao Wang, Yao He
― 1 分で読む
自動運転車による交通管理のためのタイミング戦略に関する研究。
Salman Ghori, Ania Adil, Eric Feron
― 1 分で読む
スーパーピクセルが画像の機械理解をどう向上させるかを発見しよう。
Jaihyun Lew, Soohyuk Jang, Jaehoon Lee
― 1 分で読む
革命的なモデルが社会的ダイナミクスを使って歩行者の動き予測を向上させる。
Haleh Damirchi, Ali Etemad, Michael Greenspan
― 1 分で読む
研究者たちがどんな新しいアプローチで最適制御問題に取り組んでいるかを発見しよう。
Kangyu Lin, Toshiyuki Ohtsuka
― 1 分で読む
ロボットは人間と一緒にもっと上手く働く方法を学んでるよ。
Negin Amirshirzad, Mehmet Arda Eren, Erhan Oztop
― 1 分で読む
画期的なデータセットが自律船の航海を改善する。
Hyesu Jang, Wooseong Yang, Hanguen Kim
― 1 分で読む
新しい手法は、生成モデルの不確実性に対処することで画像品質を向上させる。
Michele De Vita, Vasileios Belagiannis
― 1 分で読む