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刘子龙; 沈祥飞;
上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
自动驾驶; 目标检测; 红外图像; Yolo v5; 小目标; Lite-HRNet;
机译:基于改进的YOLO网络的驾驶场景小目标检测研究
机译:基于双模态传感器融合的深度学习方法的自主车辆的低观察目标检测
机译:解决多模态融合中的不确定性以改善动态环境中的目标检测
机译:基于Yolo V5十字绣模型的乡村河流图像目标检测
机译:一种用于小目标检测的自动定向光谱搜索方法
机译:有效的世界建模:用于自动驾驶的多传感器数据融合方法
机译:MRFF-YOLO:用于遥感目标检测的多接收领域融合网络
机译:自动目标检测与识别:一种基于小波的方法
机译:一种学习方法和学习设备,用于将另一辆自动驾驶汽车的空间检测结果与通过V2V通信获取的自己的自动驾驶汽车的空间检测结果进行积分,以及一种使用该学习方法和学习设备的测试方法和测试设备。将通过V2V通信从其他自治车辆获取的目标检测信息与当前自主车辆生成的目标检测信息集成在一起的装置,测试方法和测试装置,使用相同的方法
机译:提供一种用于通过使用竞争性计算和信息融合来支持车辆的自动驾驶的自动驾驶服务平台的方法,以及使用该方法的服务器。通过竞争性计算和信息融合来支持车辆的自动驾驶,并使用相同的服务器来管理}
机译:用于融合特征的方法,装置和装置应用于小目标检测和存储介质
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