Fugu-MT 論文翻訳(概要): Panoptic Perception for Autonomous Driving: A Survey

論文の概要: Panoptic Perception for Autonomous Driving: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15388v1
Date: Tue, 27 Aug 2024 20:14:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 17:52:31.909367
Title: Panoptic Perception for Autonomous Driving: A Survey
Title（参考訳）: 自律運転のためのパノプティカル認知:サーベイ
Authors: Yunge Li, Lanyu Xu,
Abstract要約: 本調査では,典型的な汎視知覚モデルについて検討し,性能,応答性,資源利用量と比較した。また、汎視的知覚で直面する一般的な課題を掘り下げ、将来の研究のための潜在的な軌道を探究する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Panoptic perception represents a forefront advancement in autonomous driving technology, unifying multiple perception tasks into a singular, cohesive framework to facilitate a thorough understanding of the vehicle's surroundings. This survey reviews typical panoptic perception models for their unique inputs and architectures and compares them to performance, responsiveness, and resource utilization. It also delves into the prevailing challenges faced in panoptic perception and explores potential trajectories for future research. Our goal is to furnish researchers in autonomous driving with a detailed synopsis of panoptic perception, positioning this survey as a pivotal reference in the ever-evolving landscape of autonomous driving technologies.
Abstract（参考訳）: パノプティック・インセプション(英: Panoptic perception)は、自律運転技術の先駆的な進歩であり、複数の知覚タスクを単一の密集した枠組みに統合し、車両の周囲の完全な理解を促進する。この調査では、独自の入力やアーキテクチャに対する典型的な汎視知覚モデルをレビューし、パフォーマンス、応答性、リソース利用と比較した。また、汎視的知覚で直面する一般的な課題を掘り下げ、将来の研究のための潜在的な軌道を探究する。私たちのゴールは、自律運転の研究者に、パン光学的知覚の詳細なシナプスを付与することであり、この調査は、自律運転技術の絶え間なく進化する分野における重要な基準として位置づけられている。

関連論文リスト

Advancing Autonomous Driving Perception: Analysis of Sensor Fusion and Computer Vision Techniques [0.0]
このプロジェクトは、自動運転ロボットの理解とナビゲーション能力の向上に焦点を当てている。既存の検出と追跡アルゴリズムを用いて、未知のマップ2Dマップへのより良いナビゲーションを実現する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T19:11:58Z)
ZOPP: A Framework of Zero-shot Offboard Panoptic Perception for Autonomous Driving [44.174489160967056]
オフボード認識は、自動運転シーンのための高品質な3Dラベルを自動生成することを目的としている。自律走行シーンのためのZOPP(Zero-shot Offboard Panoptic Perception)フレームワークを提案する。 ZOPPは、視覚基礎モデルの強力なゼロショット認識機能と、ポイントクラウドから派生した3D表現を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-08T03:52:32Z)
Exploring the Interplay Between Video Generation and World Models in Autonomous Driving: A Survey [61.39993881402787]
世界モデルとビデオ生成は、自動運転の領域において重要な技術である。本稿では,この2つの技術の関係について検討する。映像生成モデルと世界モデルとの相互作用を分析することにより,重要な課題と今後の研究方向性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-05T08:58:35Z)
Exploring the Causality of End-to-End Autonomous Driving [57.631400236930375]
本稿では,エンドツーエンド自動運転の因果関係を探究し,分析するための包括的アプローチを提案する。私たちの研究は、エンドツーエンドの自動運転の謎を初めて明らかにし、ブラックボックスを白い箱に変えた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-09T04:56:11Z)
Applications of Computer Vision in Autonomous Vehicles: Methods, Challenges and Future Directions [2.693342141713236]
本稿では,過去10年間に出版されたコンピュータビジョンと自動運転に関する論文をレビューする。特に、まず自律運転システムの開発について検討し、各国の主要自動車メーカーによって開発されたこれらのシステムを要約する。そこで, 深度推定, 物体検出, 車線検出, 信号認識など, 自律運転におけるコンピュータビジョン応用の概要を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-15T16:41:18Z)
Camera-Radar Perception for Autonomous Vehicles and ADAS: Concepts, Datasets and Metrics [77.34726150561087]
本研究の目的は、ADASおよび自動運転車のカメラおよびレーダーによる認識の現在のシナリオに関する研究を行うことである。両センサと融合に関する概念と特徴を提示する。本稿では、ディープラーニングに基づく検出とセグメンテーションタスクの概要と、車両の認識における主要なデータセット、メトリクス、課題、オープンな質問について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-08T00:48:32Z)
Exploring Contextual Representation and Multi-Modality for End-to-End Autonomous Driving [58.879758550901364]
最近の知覚システムは、センサー融合による空間理解を高めるが、しばしば完全な環境コンテキストを欠いている。我々は,3台のカメラを統合し,人間の視野をエミュレートするフレームワークを導入し,トップダウンのバードアイビューセマンティックデータと組み合わせて文脈表現を強化する。提案手法は, オープンループ設定において0.67mの変位誤差を達成し, nuScenesデータセットでは6.9%の精度で現在の手法を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-13T05:56:20Z)
Audiovisual Affect Assessment and Autonomous Automobiles: Applications [0.0]
このコントリビューションは、課題を予測し、ロードコンテキスト上のマルチモーダルな"オーディオプラスx"におけるモデリングに影響を与える潜在的な方法を提供することを目的としています。技術的には、乗用車内の個人を全面的にモデル化し、信頼性の高いダイアリゼーションを行う。結論として、自動感情分析は、最初に選択されたユースケースにおける自動運転車の適用可能性の点まで成熟した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-14T20:39:02Z)
Human-Vehicle Cooperative Visual Perception for Shared Autonomous Driving [9.537146822132904]
本稿では、共有自動運転の視覚知覚能力を高めるために、人車協調視覚認識法を提案する。移動学習に基づいて、物体検出のmAPは75.52%に達し、視覚融合の基礎となる。本研究は、実世界の複雑な交通紛争シナリオにおける共有自動運転と実験のための協調的視覚知覚ソリューションの先駆者である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-17T03:17:05Z)
Studying Person-Specific Pointing and Gaze Behavior for Multimodal Referencing of Outside Objects from a Moving Vehicle [58.720142291102135]
物体選択と参照のための自動車応用において、手指しと目視が広く研究されている。既存の車外参照手法は静的な状況に重点を置いているが、移動車両の状況は極めて動的であり、安全性に制約がある。本研究では,外部オブジェクトを参照するタスクにおいて,各モダリティの具体的特徴とそれら間の相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-23T14:56:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。