自动驾驶

CleverDistiller: Simple and Spatially Consistent Cross-modal Distillation

CleverDistiller: 简单且空间一致的跨模态知识蒸馏

Hariprasath Govindarajan, Maciej K. Wozniak, Marvin Klingner, Camille Maurice, B Ravi Kiran, Senthil Yogamani

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 CleverDistiller通过简单有效的跨模态知识蒸馏方法，在自动驾驶任务中实现语义分割和3D目标检测的高性能表现。

Comments Accepted to BMVC 2025

Improving Multimodal Distillation for 3D Semantic Segmentation under Domain Shift

改进多模态蒸馏以应对激光雷达语义分割中的域移位

Björn Michele, Alexandre Boulch, Gilles Puy, Tuan-Hung Vu, Renaud Marlet, Nicolas Courty

机构 * CNRS, IRISA, Univ. Bretagne Sud（CNRS、IRISA、布列塔尼大学） ； LIGM, Ecole des Ponts, Univ Gustave Eiffel, CNRS（LIGM、巴黎理工学院、古斯塔夫·埃菲尔大学、CNRS） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出改进多模态蒸馏方法，通过冻结预训练主干网络并训练MLP头，提升激光雷达语义分割在域移位下的性能。

Comments Accepted at BMVC 2025

Sparse Reasoning is Enough: Biological-Inspired Framework for Video Anomaly Detection with Large Pre-trained Models

稀疏推理已足够：基于生物启发的视频异常检测大预训练模型框架

He Huang, Zixuan Hu, Dongxiao Li, Yao Xiao, Ling-Yu Duan

机构 * School of Computer Science Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ReCoVAD通过生物启发的双通路框架实现视频异常检测，利用稀疏推理降低计算成本，取得最佳无训练性能。

VLM-Augmented Degradation Modeling for Image Restoration Under Adverse Weather Conditions

增强型退化建模用于恶劣天气下的图像修复

Qianyi Shao, Yuanfan Zhang, Renxiang Xiao, Liang Hu

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种结合视觉-语言模型和隐式记忆库的统一模型，用于在恶劣天气下高效恢复图像，提升了修复精度和计算效率。

Journal ref Proc. 2025 30th International Conference on Automation and Computing (ICAC), pp. 1-6, 2025