自动驾驶

LargeAD: Large-Scale Cross-Sensor Data Pretraining for Autonomous Driving

LargeAD: 大规模跨传感器数据预训练用于自动驾驶

Lingdong Kong, Xiang Xu, Youquan Liu, Jun Cen, Runnan Chen, Wenwei Zhang, Liang Pan, Kai Chen, Ziwei Liu

机构 * WorldBench Team（WorldBench团队） 纠错

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

AI总结 LargeAD通过跨传感器数据预训练提升自动驾驶中的三维场景理解，结合多模态对比学习和时间一致性，实现更鲁棒的感知性能。

Comments IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)

Fast & Efficient Normalizing Flows and Applications of Image Generative Models

高效且快速的归一化流及图像生成模型的应用

Sandeep Nagar

机构 * International Institute of Information Technology (Deemed to be University)（国际信息技术学院（认定为大学）） ； IIIT Hyderabad（IIIT海得拉尔） 纠错

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

AI总结 本研究提出高效归一化流及图像生成模型的应用，包括超分辨率、农业质量评估、地质制图、隐私保护及艺术修复等

Comments PhD Thesis

A Novel Approach to Tomato Harvesting Using a Hybrid Gripper with Semantic Segmentation and Keypoint Detection

一种基于语义分割和关键点检测的新型番茄采摘方法

Shahid Ansari, Mahendra Kumar Gohil, Yusuke Maeda, Bishakh Bhattacharya

机构 * TSTS 纠错

专题命中 感知 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种结合语义分割和关键点检测的新型番茄采摘系统，通过混合机械手和智能控制实现高效、安全的采摘

Delving into Dynamic Scene Cue-Consistency for Robust 3D Multi-Object Tracking

深入研究动态场景提示一致性以实现稳健的3D多目标跟踪

Haonan Zhang, Xinyao Wang, Boxi Wu, Tu Zheng, Wang Yunhua, Zheng Yang

机构 * Fabu 纠错

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

AI总结 本文提出DSC-Track方法，通过动态场景提示一致性提升3D多目标跟踪的鲁棒性，实验表明其在nuScenes基准上达到SOTA性能。

Test-time Correction: An Online 3D Detection System via Visual Prompting

测试时校正：通过视觉提示的在线3D检测系统

Hanxue Zhang, Zetong Yang, Yanan Sun, Li Chen, Fei Xia, Fatma Güney, Hongyang Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； GAC R&D Center（GAC研发中心） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Google（谷歌） ； Koç University（科克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通过视觉提示实现在线3D检测的测试时校正系统，旨在提升自动驾驶系统在部署后的实时纠错能力。