Kürsat Petek

収録論文 9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

• ラベル効率的なLiDARパノプティックセグメンテーション
  LiDARセグメンテーション2025/3/1

  少量のラベル付き画像から2Dネットワークで疑似ラベルを生成し、点群の幾何特性を活かした3D精緻化モジュールで精度を高めてLiDARパノプティックセグメンテーションを学習する手法を提案。

• LetsMap: 意味的BEVマッピングのための教師なし表現学習
  BEVマッピング2024/5/1

  単眼前方画像から意味的BEVマップを生成するため、ラベルなしでシーン幾何と意味を別々に事前学習し、少量のBEVラベルで微調整する手法を提案。

• 良い基盤は多くのラベルに値する：ラベル効率的なパノプティックセグメンテーション
  セグメンテーション2024/5/1

  視覚基盤モデルを活用し、少数のラベル付きデータで軽量なセグメンテーションヘッドを訓練し、自己訓練と融合モジュールでパノプティックセグメンテーションを高精度に実現する手法を提案。

• 運動と深層点対応を用いたターゲット不要のカメラ-LiDAR自動キャリブレーション
  キャリブレーション2024/4/1

  視覚・LiDARオドメトリの運動推定と深層学習による2D-3D点対応を組み合わせ、専用ターゲットや人手を要さずにカメラ-LiDAR間の外部キャリブレーションを最適化で求める手法を提案。

• BEVCar: カメラとレーダーの融合によるBEVマップと物体セグメンテーション
  BEVセグメンテーション2024/3/1

  カメラと車載レーダーを融合し、生のレーダーデータを点ベースで符号化して画像特徴のBEV空間への持ち上げを初期化することで、悪天候や夜間でも頑健なBEV物体・マップセグメンテーションを実現した。

• Few-Shot Panoptic Segmentation With Foundation Models
  2023/9/1
• CoDEPS: Online Continual Learning for Depth Estimation and Panoptic Segmentation
  2023/3/1
• SkyEye: Self-Supervised Bird's-Eye-View Semantic Mapping Using Monocular Frontal View Images
  2023/2/1
• Robust Monocular Localization in Sparse HD Maps Leveraging Multi-Task Uncertainty Estimation
  2021/10/1