Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Work Based on GAN

関連論文リスト

Towards Robust and Realistic Human Pose Estimation via WiFi Signals [85.60557095666934]
WiFiベースの人間のポーズ推定は、離散的で微妙なWiFi信号を人間の骨格にブリッジする難しいタスクである。本論文は,本問題を再検討し,(1)ドメイン間ギャップ,(2)ソース・ターゲット領域のポーズ分布の顕著な変化,(2)骨格のポーズが歪んだトポロジーを示す構造的フィデリティギャップ,の2つの重要な問題を明らかにする。本稿では,タスクをDT-Poseと呼ばれる新しい2段階のフレームワークに書き換えることで,これらのギャップを埋める:ドメイン一貫性表現学習とトポロジ制約ポスデコーディング。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-16T09:38:22Z)
Unsupervised Domain Adaptation for Occlusion Resilient Human Pose Estimation [23.0839810713682]
排除は人間のポーズ推定アルゴリズムにとって重要な課題である。 OR-POSE: Occlusion Resilient Human POSE Estimationのための教師なしドメイン適応を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-06T05:30:37Z)
GTransPDM: A Graph-embedded Transformer with Positional Decoupling for Pedestrian Crossing Intention Prediction [5.647541727494757]
GTransPDMは多モード特徴を利用した歩行者横断意図予測のために開発された。 PIEデータセットでは92%の精度で、JAADデータセットでは87%の精度で処理速度は0.05msである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-30T12:02:17Z)
Semantic Communication for Cooperative Perception using HARQ [51.148203799109304]
我々は重要セマンティック情報を抽出するために重要地図を活用し、協調的な知覚セマンティックコミュニケーションフレームワークを導入する。周波数分割多重化(OFDM)とチャネル推定と等化戦略を併用して,時間変化によるマルチパスフェーディングによる課題に対処する。我々は,ハイブリッド自動繰り返し要求(HARQ)の精神において,我々の意味コミュニケーションフレームワークと統合された新しい意味エラー検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-29T08:53:26Z)
CRASH: Crash Recognition and Anticipation System Harnessing with Context-Aware and Temporal Focus Attentions [13.981748780317329]
カメラ映像から周囲の交通機関の事故を正確にかつ迅速に予測することは、自動運転車(AV)の安全性に不可欠である本研究は, CRASH と呼ばれる, AV の新たな事故予測フレームワークを提案する。オブジェクト検出、特徴抽出、オブジェクト認識モジュール、コンテキスト認識モジュール、多層融合の5つのコンポーネントをシームレスに統合する。私たちのモデルは、平均精度(AP)や平均到達時間(mTTA)といった重要な評価指標において、既存のトップベースラインを超えています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-25T04:12:49Z)
Towards Cross-View-Consistent Self-Supervised Surround Depth Estimation [9.569646683579899]
連続画像からの自己監督下周深度推定は経済的な代替手段を提供する。従来のSSSDE法では、画像間で情報を融合する異なるメカニズムが提案されているが、それらのいくつかは、クロスビュー制約を明示的に考慮している。本稿では,SSSDEのクロスビュー一貫性を高めるために,効率的で一貫したポーズ推定設計と2つの損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-04T16:29:05Z)
Residual Chain Prediction for Autonomous Driving Path Planning [5.139918355140954]
残留連鎖損失は損失計算過程を動的に調整し、予測経路点の時間依存性と精度を高める。我々の研究は、自動運転車の計画コンポーネントに革命をもたらすために、Residual Chain Lossの可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-08T11:43:40Z)
Open-Vocabulary Animal Keypoint Detection with Semantic-feature Matching [74.75284453828017]
Open-Vocabulary Keypoint Detection (OVKD)タスクは、任意の種類のキーポイントを特定するためにテキストプロンプトを使用するように設計されている。セマンティック・フェールマッチング(KDSM)を用いた開語彙キーポイント検出(Open-Vocabulary Keypoint Detection)という新しいフレームワークを開発した。このフレームワークは視覚と言語モデルを組み合わせて、言語機能とローカルキーポイント視覚機能との相互作用を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-08T07:42:41Z)
Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal Features [69.47588461101925]
本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z)
Online Learning of Wheel Odometry Correction for Mobile Robots with Attention-based Neural Network [63.8376359764052]
現代のロボットプラットフォームは、人間の横で毎日運用するために、信頼性の高いローカライゼーションシステムを必要としている。フィルタされた車輪と慣性オドメトリーに基づく単純なポーズ推定アルゴリズムは、急激なキネマティックな変化とホイールスリップの存在下で失敗することが多い。本稿では,車輪形状補正のための革新的なオンライン学習手法を提案し,ロバストなマルチソースローカライゼーションシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-21T10:30:31Z)
MDPose: Real-Time Multi-Person Pose Estimation via Mixture Density Model [27.849059115252008]
本稿では,人間のキーポイントの結合分布をモデル化し,一段階のインスタンス認識ポーズ推定手法を提案する。我々のMDPoseは、人間のキーポイントの高次元の関節分布を学習し、最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-17T08:29:33Z)
2D Human Pose Estimation with Explicit Anatomical Keypoints Structure Constraints [15.124606575017621]
本稿では,解剖学的キーポイント構造制約を明示した新しい2次元ポーズ推定手法を提案する。提案手法は,既存のボトムアップやトップダウンの人間のポーズ推定手法に組み込むことができる。提案手法は,既存のボトムアップとトップダウンの人間のポーズ推定手法に対して良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-05T11:01:43Z)
AlphaPose: Whole-Body Regional Multi-Person Pose Estimation and Tracking in Real-Time [47.19339667836196]
提案するAlphaPoseは,リアルタイムに動作しながら,身体全体のポーズを正確に推定・追跡できるシステムである。我々は,COCO-全体,COCO,PoseTrack,提案したHalpe-FullBodyポーズ推定データセットにおいて,現在の最先端手法よりも高速かつ高精度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-07T09:15:38Z)
Direct Dense Pose Estimation [138.56533828316833]
複雑な人間のポーズ推定は、RGB画像と人体の表面との密接な対応を学習する問題である。従来より密集したポーズ推定手法は、すべてMask R-CNNフレームワークに基づいており、まず各人物のバウンディングボックスを識別しようとするトップダウン方式で動作している。そこで我々は,DDP (Direct Dense Pose) という,高密度ポーズ推定問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-04T06:14:38Z)
Quality-aware Part Models for Occluded Person Re-identification [77.24920810798505]
咬合は人体再識別(ReID)にとって大きな課題となる既存のアプローチは一般的に、計算効率とReIDの精度の両面で最適であるように、目に見える身体の部品を推測するための外部ツールに依存している。閉塞型ReIDのためのQPM(Quality-Aware Part Models)という新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-01T03:51:09Z)
Rethinking Keypoint Representations: Modeling Keypoints and Poses as Objects for Multi-Person Human Pose Estimation [79.78017059539526]
本研究では,個々のキーポイントと空間的関連キーポイント(ポーズ)の集合を,密集した単一ステージアンカーベース検出フレームワーク内のオブジェクトとしてモデル化する,新しいヒートマップフリーなキーポイント推定手法を提案する。実験では, KAPAOは従来手法よりもはるかに高速かつ高精度であり, 熱マップ後処理に悩まされていた。我々の大規模モデルであるKAPAO-Lは、テスト時間拡張なしでMicrosoft COCO Keypoints検証セット上で70.6のAPを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-16T15:36:44Z)
Locally Aware Piecewise Transformation Fields for 3D Human Mesh Registration [67.69257782645789]
本論文では,3次元変換ベクトルを学習し,提案空間内の任意のクエリ点をリザーブ空間内の対応する位置にマップする部分変換場を提案する。パラメトリックモデルにネットワークのポーズを合わせることで、特に極端なポーズにおいて、より優れた登録品質が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-16T15:16:09Z)
Progressive Self-Guided Loss for Salient Object Detection [102.35488902433896]
画像中の深層学習に基づくサラエント物体検出を容易にするプログレッシブ自己誘導損失関数を提案する。我々のフレームワークは適応的に集約されたマルチスケール機能を利用して、健全な物体の探索と検出を効果的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-07T07:33:38Z)
Unsupervised Monocular Depth Learning with Integrated Intrinsics and Spatio-Temporal Constraints [61.46323213702369]
本研究は,大規模深度マップとエゴモーションを予測可能な教師なし学習フレームワークを提案する。本結果は,KITTI運転データセットの複数シーケンスにおける現在の最先端技術と比較して,高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-02T22:26:58Z)
Risk-Averse MPC via Visual-Inertial Input and Recurrent Networks for Online Collision Avoidance [95.86944752753564]
本稿では,モデル予測制御(MPC)の定式化を拡張したオンライン経路計画アーキテクチャを提案する。我々のアルゴリズムは、状態推定の共分散を推論するリカレントニューラルネットワーク(RNN)とオブジェクト検出パイプラインを組み合わせる。本手法のロバスト性は, 複雑な四足歩行ロボットの力学で検証され, ほとんどのロボットプラットフォームに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-28T07:34:30Z)

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