自动驾驶

Image-Guided Semantic Pseudo-LiDAR Point Generation for 3D Object Detection

基于图像的语义伪LiDAR点生成用于3D目标检测

Minseung Lee, Seokha Moon, Seung Joon Lee, Reza Mahjourian, Jinkyu Kim

机构 * CSE, Korea University（韩国大学计算机科学与工程系） ； LG Innotek ； Waymo Research（Waymo研究院） 纠错

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

AI总结 ImagePG通过利用图像特征生成密集且语义丰富的3D点，提升自动驾驶中对小目标和远距离目标的检测性能。

Comments WACV 2026

Spatial Retrieval Augmented Autonomous Driving

空间检索增强的自动驾驶

Xiaosong Jia, Chenhe Zhang, Yule Jiang, Songbur Wong, Zhiyuan Zhang, Chen Chen, Shaofeng Zhang, Xuanhe Zhou, Xue Yang, Junchi Yan, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（可信具身人工智能研究院，复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（目标认知与应用技术重点实验室，航天信息研究所，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出空间检索范式，通过引入离线地理图像提升自动驾驶任务性能，扩展nuScenes数据集并建立多个基准测试。

Comments Demo Page: https://spatialretrievalad.github.io/ with open sourced code, dataset, and checkpoints

FedDSR: Federated Deep Supervision and Regularization Towards Autonomous Driving

FedDSR: 联邦深度监督与正则化以实现自动驾驶

Wei-Bin Kou, Guangxu Zhu, Bingyang Cheng, Chen Zhang, Yik-Chung Wu, Jianping Wang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（城市大学计算机科学系） ； Shenzhen International Center For Industrial And Applied Mathematics, Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳国际工业与应用数学中心、深圳大数据研究院） 纠错

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

AI总结 FedDSR通过多层监督和正则化提升联邦学习在自动驾驶中的泛化能力与收敛速度，实验显示在语义分割任务中mIoU提升8.93%且训练轮次减少28.57%。

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Statistic-Augmented, Decoupled MoE Routing and Aggregating in Autonomous Driving

统计增强、解耦的MoE路由与聚合在自动驾驶中

Wei-Bin Kou, Guangxu Zhu, Jingreng Lei, Chen Zhang, Yik-Chung Wu, Jianping Wang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（城市大学计算机科学系） ； Shenzhen International Center For Industrial And Applied Mathematics, Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳国际工业与应用数学中心、深圳大数据研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出统计增强、解耦的MoE路由与聚合机制，用于提升自动驾驶中的预测性能。

Comments 9 pages

Are AI-Generated Driving Videos Ready for Autonomous Driving? A Diagnostic Evaluation Framework

AI生成的驾驶视频是否准备好用于自动驾驶？一种诊断评估框架

Xinhao Xiang, Abhijeet Rastogi, Jiawei Zhang

机构 * IFM Lab, University of California, Davis（加州大学戴维斯分校IFM实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种诊断评估框架，系统研究AI生成驾驶视频在自动驾驶训练和评估中的可靠性，通过分析失败模式和构建基准测试，验证了过滤AIGVs可提升性能并补充现实数据。

Roadside Monocular 3D Detection Prompted by 2D Detection

道路旁单目3D检测受2D检测启发

Yechi Ma, Yanan Li, Wei Hua, Shu Kong

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Pro3D，通过利用2D检测作为提示，提升道路旁单目3D检测的性能，实现更精确的3D定位。

Comments Accepted by WACV 2026

UncertaintyZoo: A Unified Toolkit for Quantifying Predictive Uncertainty in Deep Learning Systems

UncertaintyZoo: 一个统一的工具包，用于量化深度学习系统中的预测不确定性

Xianzong Wu, Xiaohong Li, Lili Quan, Qiang Hu

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 UncertaintyZoo是一个统一的工具包，整合了29种不确定性量化方法，用于量化深度学习系统中的预测不确定性。