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可伸缩的三维物体检测的伪标记技术
研究了使用伪标签在无监督训练中提高 3D 物体检测效率的方法，并证明伪标签训练的学生模型在一些情况下可以胜过使用更多标记样本的监督模型。
PDF3 years ago
ICML元对抗训练对抗万能贴
使用 meta adversarial training (MAT) 针对基于图像的反攻击 (adversarial attacks) 进行训练，该模型能够显著提高模型对于通用补丁 (universal patch) 的鲁棒性，并且在图像分
PDF3 years ago
自动驾驶中多传感器感知系统的对抗鲁棒性探索
本文研究了自动驾驶多模态感知系统在受到对抗性攻击时的鲁棒性问题，揭示了通过添加物理对抗性物体来隐藏不同车辆的可能性，并提出使用特征去噪的对抗性训练方法可以显著提高系统鲁棒性。
PDF3 years ago
适用于恶劣天气中汽车感知的雷达数据集
本文介绍了一种名为 RADIATE 的公开数据集，使用雷达传感器获取高分辨率的公共道路数据图像，以进行安全自动驾驶的物体检测，跟踪和场景理解的研究。该数据集是第一个在恶劣天气条件下提供公共道路高分辨率雷达图像的数据集，包含超过 200,00
PDF4 years ago
最大化互信息以获得稳健可规划表征
MIRO 设计了一个潜在的数据空间，最大化与未来信息的互信息，同时能够捕获规划所需的所有信息，并在干扰和杂乱的场景中比重建目标更具鲁棒性。
PDF4 years ago
自动驾驶激光雷达：汽车激光雷达和感知系统的原理、挑战和趋势
本文综述了目前 LiDAR 技术在自动驾驶汽车领域所处的状态，涉及了从激光发射器到其光束扫描机制等组件，以及该技术处理感知数据的特定流程，其中探讨了模型驱动方法和新兴的深度学习解决方案，最后总结了该技术的局限性和面临的挑战及趋势。
PDF4 years ago
自动化评估自动驾驶语义分割鲁棒性
本文介绍了一种用于分析语义分割模型稳健性的新方法，并提供了一些指标以评估在各种环境条件下的分类性能。该过程还结合了另一种传感器（lidar）以自动化处理过程，消除了验证数据的手工标注需求。实验结果表明，语义分割模型的性能因天气、相机参数、阴
PDF6 years ago
Scenic: 一种情景描述和场景生成语言
本文提出了一种新的概率编程语言，用于设计和分析感知系统，特别是基于机器学习的系统，在处理罕见事件、测试性能和调试故障方面能够发挥作用；我们将其称为 Scenic，并将其应用于自动驾驶汽车和机器人等系统中，以描述场景。
PDF6 years ago