自動運転車 に関する最新の記事

さまざまなアプリケーションでのセマンティックセグメンテーションを向上させるためのMetaSegを紹介します。

この研究は、接続された自動運転車を考慮した交通流モデルを紹介している。

新しい方法が限られたLiDARの視野内での場所認識を向上させる。

V2X通信が道路の安全性と交通管理をどう変えるかを発見しよう。

新しい方法で3D環境での弱い陽性サンプルの検出が強化された。

MM-SAMは、複数のセンサーデータタイプを統合することで画像セグメンテーションを改善する。

自動運転車における説明の具体性が乗客の安全と不安にどう影響するか。

新しい方法で、単一のRGB-Dカメラを使って自動運転車の安全性が向上したよ。

新しい方法が3D環境での物体認識を向上させる。

SAMの敵対的攻撃に対する堅牢性を調べて、安全な自動運転技術を目指す。

異なる好みに応じたポリシーを生成する新しいアプローチ。

新しい方法がノイズの多い3Dデータのサンプリングと分析を改善する。

GPSを使わずにUAV技術でUSVを誘導する方法。

リアルタイムの状況で機械学習が動的なターゲットにどう適応するかを調べる。

この研究では、いろんな条件下でのさまざまな車両タイプを特定するために、異なるYOLOv5モデルを比較してるよ。

新しい方法で、広範なトレーニングなしに予期しない障害物を検出して、安全な自動運転を実現する。

バックドア攻撃とそれが物体検出システムに与えるリスクを調査中。

この作業は、モンテカルロツリー探索を使ってAIの意思決定を説明することに焦点を当ててるよ。

画像セグメンテーションの最新の進展とその応用を見てみよう。

イベントカメラはシーンの変化を捉えて、視覚データの解釈を革新してるんだ。

エンティティスーパー Pixel アノテーションはコストを削減し、画像ラベリングの効率を改善する。

新しい技術が近赤外線光検出器の効率を向上させてるよ。

ロボットのナビゲーションを改善するためのSLAMとRLの役割を探る。

新しいアプローチが自動運転車の3Dポイントクラウドでの物体検出を強化するんだ。

新モデルのNightFormerは、夜間の画像処理を強化して、安全なナビゲーションを実現するよ。

この研究は、乗客の脳の活動が自動運転車の安全性をどう向上させるかを調べてるよ。

新しい方法が高速レーシングカーの状態推定精度を向上させる。

インテルのLoihi-2チップは、センサー融合を迅速かつ効率的に強化する。

新しい方法が自動運転レースカーの速度精度を向上させる。

新しい方法が、連続データを使ってストリートビュー画像の位置特定を改善する。

サービス拒否攻撃は、自動運転車の安全性や性能にリスクをもたらす。

新しい方法が3Dポイントクラウドの明瞭さと正確さを向上させる。

クリアなAIの説明は信頼を築いて、さまざまな分野での責任ある使用を確保するんだ。

革新的な画像トレーニング手法を使って自動運転車の認識モデルを向上させる。

物理学を使った新しいアプローチで、自動運転車のドリフト安全性が向上。

研究は、自動運転車における機械学習を動画データを使って強化する方法を取り上げている。

フレームワークは、無人水上艇とのパートナーシップを通じて、AUVのパフォーマンスを向上させて水中データを収集するよ。

公衆の安全のためにAVテストデータを共有するメリットについて話そう。

この記事では、車両編隊に対するDoS攻撃の影響について話してるよ。

自動運転車の画像処理システムを改善するために、セキュリティと信頼性を組み合わせる。