Zhonghua Yi

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

• PanoGS-SLAM: パノラマ3DガウシアンスプラッティングSLAM
  SLAM2026/9/15

  全方位カメラ向けに3Dガウシアンスプラッティングを用いた初のパノラマ高密度SLAMを提案し、球面領域での微分可能レンダリングと姿勢最適化により追跡精度と描画品質を向上させた。

• ラベル不要なターゲット領域適応によるイベント-画像特徴マッチングの二段階蒸留手法
  イベントカメラ/特徴マッチング/ドメイン適応2026/7/1

  イベントカメラと通常画像間の画素対応を、ラベルやセンサー較正なしで学習する二段階蒸留フレームワークを提案し、実世界の非拘束データで自己進化可能な手法を実証した。

• 人間のように映画を観る：身体化されたコンパニオンのための自己中心視点の感情理解
  感情理解2026/4/17

  映画を自己中心的なスクリーン視点で観るロボットの感情理解を扱い、新しいデータセットとマルチモーダル推論フレームワークを提案した論文。

• 写真カメラにおける普遍的計算収差補正に向けて：包括的ベンチマーク分析
  計算収差補正2026/3/1

  多様なレンズに汎用な計算収差補正のための大規模ベンチマークUniCACを構築し、24手法を比較評価して性能に影響する3要因を特定した。

• オプティカルフロー推定の腐敗に対するロバスト性ベンチマーク
  オプティカルフロー/ロバスト性2024/11/1

  オプティカルフロー推定モデルの一般的な腐敗に対するロバスト性を評価するため、7つの時間的腐敗と17の単一画像腐敗からなるベンチマークを構築し、29モデルを評価した。

• EI-Nexus：イベント画像データのための直接かつ柔軟なモダリティ間局所特徴抽出とマッチング
  イベントカメラ2024/10/1

  イベントカメラと通常画像の間で、モダリティ変換を介さずに局所特徴を抽出・マッチングするフレームワークEI-Nexusを提案し、新たなベンチマークで最先端性能を達成した。

• 深度対応PSFによる単レンズ制御可能な被写界深度イメージング
  計算撮像2024/9/1

  単一レンズの光学収差と制御不能な被写界深度を計算手法で補正し、深度推定とPSFモデルを用いて任意の高級レンズ相当の被写界深度画像を生成するフレームワークを提案した。

• ベクトル量子化によるドメイン混合光学劣化表現を用いた実世界計算収差補正
  計算収差補正/ドメイン適応2024/3/1

  実世界の収差補正における合成データと実データのギャップを、教師なしドメイン適応として捉え、VQGANで光学劣化を量子化・表現するQDMRフレームワークを提案した論文。

• FocusFlow: Boosting Key-Points Optical Flow Estimation for Autonomous Driving
  2023/8/1