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【2h】

Road Scene Understanding by Occupancy Grid Learning from Sparse Radar Clusters using Semantic Segmentation

机译：从稀疏雷达簇使用语义细分的占用网格学习的路景

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作者
Liat Sless; Bat El Shlomo; Gilad Cohen; Shaul Oron;
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作者单位

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年度 2019
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1. Unsupervised feature learning based on sparse coding and spectral clustering for segmentation of synthetic aperture radar images [J] . Rahmani Masoumeh, Akbarizadeh Gholamreza Computer Vision, IET . 2015,第5期

机译：基于稀疏编码和谱聚类的无监督特征学习用于合成孔径雷达图像的分割
2. Indoor Scene Understanding with RGB-D Images: Bottom-up Segmentation, Object Detection and Semantic Segmentation [J] . Gupta Saurabh, Arbelaez Pablo, Girshick Ross, International Journal of Computer Vision . 2015,第2期

机译：使用RGB-D图像了解室内场景：自底向上分割，对象检测和语义分割
3. End-to-End Learning of Semantic Grid Estimation Deep Neural Network with Occupancy Grids [J] . OEzguer Erkent, Christian Wolf, Christian Laugier Unmanned Systems . 2019,第3期

机译：带有占用网格的语义网格估计深度神经网络的端到端学习
4. TSS-Net: Time-based Semantic Segmentation Neural Network for Road Scene Understanding [C] . Tin Trung Duong, Huy-Hung Nguyen, Jae Wook Jeon International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication . 2021

机译：TSS-NET：用于道路场景的基于时间的语义分割神经网络
5. Visual Scene Understanding through Semantic Segmentation. [D] . Singh, Gautam. 2014

机译：通过语义分割了解视觉场景。
6. Road Environment Semantic Segmentation with Deep Learning from MLS Point Cloud Data [O] . Jesús Balado, Joaquín Martínez-Sánchez, Pedro Arias, 2019

机译：从MLS点云数据进行深度学习的道路环境语义分割
7. Semantic Segmentation on 3D Occupancy Grids for Automotive Radar [O] . Robert Prophet, Anastasios Deligiannis, Juan-Carlos Fuentes-Michel, 2020

机译：用于汽车雷达的3D占用网格的语义细分

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