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Abdullah Enes Doruk
Abdullah Enes Doruk
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新的RLG-TPV框架融合雷达、激光雷达和相机以进行3D目标检测
研究人员开发了RLG-TPV，一个用于3D目标检测的新型框架，它融合了来自相机、雷达和激光雷达的数据。该系统利用雷达和激光雷达引导三视角（TPV）表示的构建，提高了深度准确性和特征采样。RLG-TPV框架结合了射线引导的可变形注意力机制和多普勒引导的时间融合以增强性能，在nuScenes数据集上取得了有竞争力的结果。
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WeatherOcc3D利用VLM提升恶劣天气下3D预测能力
研究人员开发了一个名为WeatherOcc3D的新框架，该框架利用视觉语言模型（VLMs）来改善恶劣天气条件下的3D语义占用预测。该系统利用CLIP的潜在空间和特定于天气的文本嵌入，动态调整摄像头和LiDAR传感器数据的融合。这种自适应方法在晴朗的白天优先考虑摄像头特征，在下雨的夜晚优先考虑LiDAR特征，在nuScenes数据集上的表现显著优于传统的融合方法。