Sifan Zhou

収録論文 7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

• TFTrack: テンプレート不要の効率的な3D点群追跡フレームワーク
  3D追跡2026/9/7

  LiDARベースの3D単一物体追跡において、テンプレートや複雑な動きモデルが不要であることを示し、前フレームのバウンディングボックス中心とサイズのみで現在フレームを追跡する新しいフレームワークを提案した。

• スーパーオドメトリ2.0：階層的適応による頑健なオドメトリ
  オドメトリ2026/8/26

  環境劣化に応じてセンサ融合を動的に適応させる頑健なオドメトリフレームワークを提案。IMUをカメラやLiDARと同等に扱い、劣化時でも信頼性を確保する。

• AnySlot: ゼロショットのスロット配置のための目標条件付き視覚言語行動ポリシー
  VLA/マニピュレーション2026/4/1

  言語指示による精密な物体配置を実現するため、言語を視覚的な目標マーカーに変換し、目標条件付きVLAポリシーで実行する階層的フレームワークを提案。また、スロット配置の評価用ベンチマークSlotBenchも導入。

• フレーム単位追跡を超えて：効率的な点群追跡のための軌道ベースパラダイム
  3D単一物体追跡2025/9/1

  LiDAR 3D単一物体追跡において、過去のバウンディングボックス軌道から運動連続性を暗黙的に学習し、2フレーム追跡器を軽量に強化するTrajTrackを提案。NuScenesで精度3.02%向上、55FPSを達成。

• MVCTrack: マルチモーダル誘導仮想キューによる3D点群追跡の強化
  3D追跡2024/12/1

  LiDAR点群の疎性を補うため、RGB画像から得た2D検出を仮想3Dキューに変換して点群を密にし、既存の3D追跡器の性能を向上させる手法を提案。

• 情報エントロピー誘導型高さ認識ヒストグラムによる量子化親和的なピラーフィーチャエンコーダ
  3D物体検出2024/5/1

  ピラーベース3D物体検出の特徴エンコーディングにおいて、高さ方向の情報損失と数値分布の偏りを情報エントロピーで誘導するヒストグラム表現で解決し、量子化しやすく高性能なPillarHistを提案した論文。

• FastPillars: A Deployment-friendly Pillar-based 3D Detector
  2023/2/1