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automotive radars
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RadarOcc：具备 4D 成像雷达的鲁棒三维占用预测
3D 基于占据的感知管道通过捕捉详细的场景描述并且展现出在各种对象类别和形状上的强泛化能力，显著推进了自动驾驶。为了提高感知的稳健性，我们利用车载雷达的最新进展，引入一种利用 4D 成像雷达传感器进行 3D 占据预测的新方法 RadarOc
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a month ago
BoostRad: 提升雷达反射对象检测
提出了一种名为 “Boosting Radar Reflections”（BoostRad）的替代方法，该方法通过首先训练一个神经网络来减小车载雷达在场景中反射点的点扩散函数（PSF），从而得到一个分辨率更高且噪声更少的图像，然后再通过第二
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2 months ago
ICCV
多视角雷达语义分割
该研究通过使用汽车雷达等主动传感器，提出了基于端到端可训练模型的多视角分析方法，实现了场景的语义分割，进一步提高自动驾驶的效率和准确性。
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3 years ago
CVPR
汽车雷达中的概率定向物体检测
本文提出了一种基于深度学习算法的雷达目标检测方法，该方法可直接对原始雷达张量数据进行处理，在鸟瞰图空间中为检测到的目标放置概率定向边界框。借助新建的多模态数据集，仅使用原始雷达数据作为输入，发展了一种车辆检测管道，并取得了 77.28％ A
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4 years ago
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