自律車両のためのコンピュータビジョン:問題,データ集合および最新技術【JST・京大機械翻訳】

Janai Joel; Gueney Fatma; Behl Aseem; Geiger Andreas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213657334926 整理番号：21P0004178

自律車両のためのコンピュータビジョン:問題,データ集合および最新技術【JST・京大機械翻訳】

Computer Vision for Autonomous Vehicles: Problems, Datasets and State of the Art

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発行年： 2017年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近年,コンピュータビジョン,機械学習,および自律車両のようなAI関連分野で大きな進歩が認められている。急速に成長する分野と同様に,初心者として,最新のか,または分野に入るのは,ますます難しくなる。特定の部分問題に関するいくつかの調査論文が現れたが,自律車両のためのコンピュータビジョンにおける問題,データセット,および方法に関する包括的調査が発表されていない。この書籍は最先端のデータセットと技術に関する調査を提供することによりこのギャップを狭めることを試みた。本調査は,歴史的に最も関連する文献と,自律運転のための認識,再構成,動き推定,追跡,シーン理解,およびエンドツーエンド学習を含む,いくつかの特定の話題に関する最新技術の両方を含む。この目的に向けて,KITTI,MOT,および都市景観を含むいくつかの挑戦的なベンチマークデータセットに関する最先端技術の性能を解析した。さらに,未解決問題と現在の研究課題を論じた。アクセシビリティを容易にし,欠測基準を収容するために,著者らはまた,トピックスをナビゲーションすることを可能にし,追加情報を提供できるウェブサイトを提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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