Amir Mallak

収録論文 2本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• ロバスト性は数値ではなく関数である：視覚ベース運転におけるOODロバスト性の因子分解包括的研究
  自動運転2026/2/1

  自動運転のOODロバスト性を5軸に分解し、k因子摂動下での性能を測定。ViTや基盤モデル特徴の優位性、非加算的相互作用、最適な訓練条件を明らかにした。

• 見るものを減らして運転を改善：基盤モデルの確率的パッチ選択による汎化可能なEnd-to-End自動運転
  End-to-End自動運転2026/1/1

  基盤モデルから抽出したパッチ特徴の冗長性を削減するため、ランダムに一部のパッチをマスクして学習するStochastic-Patch-Selectionを提案し、分布外シナリオでの自動運転性能を平均6.2%向上させた。