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CVPR
路灯旁的行人：自适应对象图在实时地图制作中的应用
本文提出了一种基于图神经网络的方法，通过对于场景中物体的空间关系，从单目图像中预测出鸟瞰地图中的物体，从而解决了现有基于纹理的模型在距离摄像机较远时定位错误率增加的问题，并在三个大规模数据集上取得了最新的最佳结果，包括了相对于 nuScen
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2 years ago
CVPR
单目三维物体检测中定位误差研究
本文从定位误差的角度出发，找出了导致单目三维检测受限的主要因素，并提出了三种策略。在 KITTI 数据集上的实验结果表明，所提出的方法实现了实时检测，并且表现远超过以往的同类方法。
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3 years ago
CVPR
深度多任务学习：联合定位、感知和预测
本文介绍了自动驾驶的最新进展以及在现有系统中定位误差带来的问题，提出了一个联合实现感知、预测和定位的系统，能够在两个任务之间重复使用计算并有效地修正定位误差，实验证明了该方法的高效性和准确性。
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3 years ago
用于模型可解释性的基于遮罩的显著性方法研究与简化
本研究采用掩蔽技术生成显著性地图，发现训练分类器的同时，采用掩蔽技术生成显著性地图具有很高的性能，并且 10 个样本每类也可以显著提高显著性地图的精度。
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4 years ago
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