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autonomous driving perception
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UA-Track: 不确定性感知的端到端三维多目标跟踪
提出了 UA-Track，一种能够解决 3D 多目标跟踪中存在的不确定性问题的框架，包括不确定性感知解码器、不确定性引导的查询去噪策略以及借助不确定性降低查询不确定性的方法。在 nuScenes 数据集上，UA-Track 在测试集上取得了
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a month ago
针对半监督 3D 物体检测的硬度感知场景合成
提出了一种基于自适应合成场景的 3D 目标检测方法，通过生成适应性合成场景来改善检测模型的泛化能力，包括生成伪标签、不同对象和背景组合生成多样化的场景，并通过硬度感知策略来减小低质量伪标签的影响，保证合成场景的多样性和质量，实验证明了该方法
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a month ago
CVPR
多空间对齐的通用激光雷达分割
提出了一种统一且多功能的 LiDAR 分割模型 M3Net，通过仅使用一组参数，能够对各种类型的数据进行训练，并在自动驾驶感知中取得了显著的效果。
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2 months ago
基于流的特征融合的车辆基础设施协作式三维物体检测
利用自车与基础设施传感器数据的合作使用可以显著提高自主驾驶感知能力，为解决车辆 - 基础设施合作三维物体检测中的问题，我们提出了一种新的合作检测框架 Feature Flow Net (FFNet)，它是一种基于流的特征融合框架，利用特征流
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8 months ago
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