自动驾驶

MPTF-Net: Multi-view Pyramid Transformer Fusion Network for LiDAR-based Place Recognition

MPTF-Net：基于LiDAR的多视图金字塔Transformer融合网络用于地点识别

Shuyuan Li, Zihang Wang, Xieyuanli Chen, Wenkai Zhu, Xiaoteng Fang, Peizhou Ni, Junhao Yang, Dong Kong

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出MPTF-Net，通过多视图多尺度金字塔Transformer融合网络，改进基于BEV的地点识别，利用NDT建模局部几何复杂度，提升在复杂环境中的识别性能。

DSERT-RoLL: Robust Multi-Modal Perception for Diverse Driving Conditions with Stereo Event-RGB-Thermal Cameras, 4D Radar, and Dual-LiDAR

DSERT-RoLL：多模态感知用于多样驾驶条件的鲁棒性，结合立体事件-RGB-热成像相机、4D雷达和双光雷达

Hoonhee Cho, Jae-Young Kang, Yuhwan Jeong, Yunseo Yang, Wonyoung Lee, Youngho Kim, Kuk-Jin Yoon

机构 * Visual Intelligence Lab, KAIST（韩国科学技术院视觉智能实验室） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DSERT-RoLL数据集，结合立体事件、RGB和热成像相机以及4D雷达和双光雷达，涵盖多样的天气和光照条件，提供精确的2D和3D边界框及轨迹ID，支持跨传感器组合的公平比较，提升新型传感器的数据可用性，并建立统一的3D和2D基准，促进传感器性能的系统研究。

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Expanding mmWave Datasets for Human Pose Estimation with Unlabeled Data and LiDAR Datasets

通过未标记数据和LiDAR数据扩展毫米波数据集用于人体姿态估计

Zhuoxuan Peng, Boan Zhu, Xingjian Zhang, Wenying Li, S. -H. Gary Chan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EMDUL方法，利用未标记毫米波数据和LiDAR数据扩展现有数据集，提升人体姿态估计模型的性能和泛化能力，减少15.1%和18.9%的误差。

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