Frank Bieder
FZI Research Center for Information Technology
収録論文 11本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
データセット解析データセット設計データセット自動運転/HDマップ自動運転
※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
- 画像サブセット間の差異を自然言語で記述することによる自動運転データセットの理解データセット解析2026/9/3
自動運転データセットの2つの画像群の違いを自然言語で説明する「集合差分キャプショニング」を提案し、物体検出由来のパッチに着目して評価用ベンチマークAD-Diff Benchを構築した。
- インパクトのある自動運転データセットの作り方：研究ギャップからベンチマークまでの戦略的ガイドデータセット設計2026/7/1
自動運転データセットの設計戦略を、データ問題か評価問題かの診断から始め、最小限のデータ操作でギャップを埋める枠組みとして提案し、KITScenesデータセットを事例に解説した論文。
- 自動運転の未来への道：KITScenesマルチモーダルデータセットデータセット2026/6/1
高精度センサと完全なHDマップを備えた欧州の自動運転データセットを構築し、オンライン地図構築や長距離深度推定などの4つのベンチマークを提供した。
- オンラインHDマップ構築におけるラベル品質への位置推定誤差の影響自動運転/HDマップ2026/3/1
自動運転車のHDマップをオンラインで構築する際、既存マップをラベルとして使うが、位置推定誤差がラベル品質を劣化させる。誤差の種類と距離に基づく評価指標を導入し、モデル性能への影響を分析した。
- SDTagNet: テキスト注釈付きナビゲーションマップを活用したオンラインHDマップ構築自動運転/HDマップ2025/6/1
OpenStreetMapなどのSDマップにテキスト注釈を加えて活用し、車載センサのみでは届かない遠方のHDマップをオンラインで高精度に構築する手法を提案。
- M3TR: 実世界HDマップ補完のための汎用モデル自動運転/HDマップ2024/11/1
自動運転向けに、オフラインHDマップの事前情報の有無にかかわらず地図の変化を補完できる汎用トランスフォーマーモデルM3TRを提案し、Argoverse 2とnuScenesのベンチマークを整備した。
- Lanelet2フレームワークにおけるHDマップからの訓練データ生成自動運転2024/7/1
自動運転用HDマップフレームワークLanelet2に、機械学習の訓練ラベル生成と推論時の地図データ入力を統合する拡張を提案した論文。
- Fast and Robust Ground Surface Estimation from LIDAR Measurements using Uniform B-Splines2022/3/1
- MASS: Multi-Attentional Semantic Segmentation of LiDAR Data for Dense Top-View Understanding2021/7/1
- PillarSegNet: Pillar-based Semantic Grid Map Estimation using Sparse LiDAR Data2021/5/1
- Exploiting Multi-Layer Grid Maps for Surround-View Semantic Segmentation of Sparse LiDAR Data2020/5/1