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视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-08-06 至 2026-08-06 共收录 3 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. BEV与占用 3 篇

2506.18266 2026-08-06 cs.CV 版本更新 79%

YouTube-Occ: Learning Indoor 3D Semantic Occupancy Prediction from YouTube Videos

YouTube-Occ:从YouTube视频学习室内3D语义占据预测

Haoming Chen, Lichen Yuan, TianFang Sun, Jingyu Gong, Xin Tan, Zhizhong Zhang, Yanyun Qu, Yuan Xie

机构 * East China Normal University(华东师范大学)

专题命中 BEV与占用 :occupancy(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对室内3D语义占据预测数据稀缺的问题,提出YouTube-Occ框架,通过自动化数据流水线与双对齐预训练策略,在NYUv2等基准上实现性能提升,代码数据将公开。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2608.04642 2026-08-06 cs.CV 新提交 70%

YOLO-PVC: 2D-to-3D Consolidation of Slice-wise Detections for Volumetric Liver Tumor Localization in MRI

YOLO-PVC:用于MRI中体积肝肿瘤定位的切片式检测的2D到3D整合方法

Talha Waqas, Mounir Lahlouh, Kawther Taibouni, Mahnoor Waqas, Salar Ahmed, Sébastien Mulé, Yasmina Leroul-Chenoune

机构 * ESME Research Lab(ESME研究实验室) Université Paris-Est Créteil(巴黎东部克雷泰伊大学) LRE EPITA(EPITA LRE实验室) Institute of Space Technology(空间技术研究所) Henri Mondor University Hospital(亨利·蒙多大学医院)

专题命中 BEV与占用 :BEV(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 针对切片式2D目标检测器在体积数据中预测碎片化不稳定的问题,提出YOLO-PVC框架,通过几何整合提升肝脏肿瘤定位的3D IoU至0.710,优于多种基线方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 4 tables. Accepted at AI4M3D Workshop, ECCV 2026 (Spotlight)

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2608.04453 2026-08-06 cs.CV cs.AI 新提交 62%

TwinIR: Coordinated Invisible Dual-Point Attacks on Online HD Map Construction

TwinIR:针对在线高清地图构建的协同式不可见双点攻击

Haibo Hu, Jianghuai Deng, Chen Tang, Yang Lou, Qian Xu, Jianping Wang

机构 * City University of Hong Kong(香港城市大学)

专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对在线HD地图构建的跨边界补偿效应,提出TwinIR攻击方法,通过优化攻击点实现低感知性的有效攻击,可显著降低地图构建精度并影响自动驾驶决策。

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