Benoit R. Cottereau
収録論文 13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
- オンチップ訓練に向けたスパイキングニューラルネットワークの高密度イベントベース視覚のための局所学習イベントベース視覚/SNN2026/9/26
イベントカメラ向けに、ブロックごとの局所的な密な教師信号でスパイキングニューラルネットを訓練するDELLを提案し、光流推定とセマンティックセグメンテーションでメモリ削減と精度向上を実現した。
- 時計を曲げる：イベントベース物体検出における遅延を克服する先読み予測イベントカメラ/物体検出2026/9/22
イベントカメラの物体検出で、予測が利用可能になる時点の物体状態を予測するChronoFuseを提案し、遅延による精度低下を大幅に回復した。
- REACT: リアルタイムイベント駆動型時間知覚のための完全スパイキング状態空間モデルイベントカメラ/スパイキングニューラルネットワーク2026/9/16
生のイベントカメラデータを時間集約せずに逐次処理する、複素スパイキングニューロンを用いた状態空間モデルを提案し、ジェスチャー認識と衝突時間推定で低遅延・高精度を実現した。
- あなたの運転ワールドモデルは万能選手か？自動運転/評価ベンチマーク2026/5/1
運転ワールドモデルの性能を画質から閉ループ運転まで多面的に評価する統一ベンチマークWorldLensを提案し、既存モデルが全軸で優れないことを示した。
- E-TIDE: イベント列からの高速で構造を保つ運動予測イベントカメラ/運動予測2026/3/1
イベントカメラのデータから将来のイベント表現を予測する軽量なエンドツーエンドモデルを提案し、大規模事前学習なしで競争力のある性能を実現した。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- イベントカメラによる視覚的グラウンディングVLA2025/9/1
イベントカメラデータを用いた言語駆動型物体グラウンディングのための大規模ベンチマークTalk2Eventを構築し、動的環境でのマルチモーダル知覚を可能にした。
- Talk2Event: イベントカメラによる動的シーンの言語接地理解VLA2025/7/1
イベントカメラの非同期ストリームを言語と結びつける大規模ベンチマークTalk2Eventを構築し、属性を考慮した接地フレームワークEventReferを提案した。
- EventFly: 地上から空まで対応するイベントカメラ知覚のクロスプラットフォーム適応イベントカメラ/クロスプラットフォーム適応2025/3/1
イベントカメラ知覚を車両・ドローン・四足歩行ロボットなど異なるプラットフォームへ適応させるためのフレームワークEventFlyを提案し、大規模ベンチマークEXPoで有効性を示した。
- OpenESS: オープン語彙によるイベントベースの意味的シーン理解イベントカメラ/セグメンテーション2024/5/1
画像・テキスト・イベントデータを統合し、CLIPの知識をイベントストリームに転移することで、アノテーション不要でイベントカメラの意味的セグメンテーションを実現した。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。
- RoboDepth: Robust Out-of-Distribution Depth Estimation under Corruptions2023/10/1
- The RoboDepth Challenge: Methods and Advancements Towards Robust Depth Estimation2023/7/1