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CVPR歧义标注：何时不是行人？
通过排除高度模棱两可的数据，在自动驾驶数据集的标注中探究标注的模糊性，可以提高最先进行人检测器的模型性能，从而节省训练时间和标注成本，并确保训练数据的代表性。
PDF2 months ago
AD4RL：用基于价值的数据集进行离线强化学习的自动驾驶基准
本研究提供了自动驾驶数据集和离线强化学习算法的基准，其中包含 19 个数据集，包括真实世界的人类驾驶员数据集，并提供三种真实行驶场景下的七种流行的离线强化学习算法，同时提供了一个统一的决策过程模型作为算法设计的参考框架，为探索现有强化学习方
PDF3 months ago
大数据驱动的安全自动驾驶中使用主动学习的原因、时间和方法：一项实证研究
在自动驾驶数据集中，采用主动学习策略可以解决数据不平衡、冗余和高维数据的挑战。我们展示了使用信息熵查询来选择信息丰富的样本，旨在降低注释成本和提高模型性能的有效性。我们在 nuScenes 数据集上使用 BEVFusion 模型进行了实验，
PDF5 months ago
自动驾驶中的开源数据生态系统：现状与未来
通过系统考察当前两代自动驾驶数据集，本综述提供关于高质量数据集创建原则、数据引擎系统的关键作用，以及采用生成式基础模型促进可扩展数据生成等方面的见解。此外，本综述还详细分析了第三代自动驾驶数据集应具备的特征和数据规模，并深入探讨需要解决的科
PDF7 months ago
WoVoGen：基于世界体积感知扩散的可控多摄像头驾驶场景生成
基于 4D 世界体积的多摄像头行车场景生成器（WoVoGen）结合额外的显式世界体积，能够生成高质量的街景视频，并便于场景编辑任务。
PDF7 months ago
PaSCo：具有不确定性感知的城市 3D 全景场景补全
我们提出了全景场景完成（PSC）的任务，它扩展了最近流行的语义场景完成（SSC）任务，通过实例级别的信息产生对三维场景的更丰富理解。我们的 PSC 提议利用基于蒙版的混合技术处理来自稀疏多尺度完成的非空体素。与 SSC 文献忽略机器人应用中
PDF7 months ago
离线实时追踪
通过利用物体的持续存在性概念，我们提出了一个离线追踪模型，专注于被遮挡的物体轨迹，并使用向量化地图来改善跟踪结果，从而有效地恢复被遮挡的物体轨迹。在车辆轨迹方面，该模型在 3D 多物体跟踪中取得了显著的改善，比原始在线跟踪结果提高了 45%
PDF9 months ago
CVPRLift3D: 将 2D GAN 抬升至 3D 生成电辐射场以合成 3D 训练数据
本文提出了一种名为 Lift3D 的反转 2D-to-3D 生成框架来生成高分辨率且逼真的三维物体图像，并在自主驾驶数据集上进行了实验，结果表明，该数据生成框架可以有效提高三维物体探测器的性能。
PDFa year ago
利用播放回归进行无监督领域自适应的三维物体检测
本研究提出了一种新的学习方法通过在原始领域的伪标签上微调探测器来减少自动驾驶汽车在不同环境下的识别差异，据此，研究发现在五组自动驾驶数据集中，探测器在伪标签领域上的微调显著降低了探测器在新的行驶环境中的误判率。
PDF3 years ago
CVPRxMUDA：跨模态无监督 3D 语义分割领域自适应
本篇论文提出了一种跨模态迁移学习方法（xMUDA），用于解决多模态数据下的无监督域适应问题，借助自动驾驶数据集验证了该方法的有效性并与单模态方法进行了比较。
PDF5 years ago