Hazem Rashed
収録論文 11本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- LiMoSeg: LiDAR点群の動きセグメンテーションをリアルタイムに行うBEVベース手法LiDARセグメンテーション2021/11/1
LiDARの3スキャンを2D鳥瞰図(BEV)表現にして画素ごとに静止/移動を分類するリアルタイム動きセグメンテーション手法を提案し、静的車両の切り貼りによるデータ拡張でクラス不均衡を緩和、Jetson Xavier上で8msの低遅延を実現した。
- BEV-MODNet: 単眼カメラによる自動運転向け鳥瞰図移動物体検出移動物体検出2021/7/1
単眼画像から直接BEV空間で移動物体を検出するエンドツーエンド手法を提案し、12.9k枚のBEVアノテーション付きデータセットを構築した。RGBとオプティカルフローを融合する二ストリーム構成で、画像平面予測の逆射影よりmIoUで13%改善した。
- 魚眼サラウンドビューカメラ向けマルチタスク知覚ネットワークマルチタスク知覚2021/2/1
自動運転車の魚眼カメラ画像から深度・自己位置・セマンティック/モーションセグメンテーション・物体検出・レンズ汚れ検出を同時に行う共有エンコーダ型マルチタスクネットワークを提案し、単一タスクより高精度なことを示した。
- 魚眼カメラ向け一般物体検出：データセット・表現・ベースライン物体検出2020/12/1
魚眼カメラの歪みに対応するため、曲線バウンディングボックスや楕円・多角形表現を比較検討し、曲率適応型サンプリングで精度を改善した物体検出研究。1万枚のデータセットも公開。
- 自動運転向け単眼インスタンス運動セグメンテーション：KITTI InstanceMotSegデータセットとマルチタスクベースラインインスタンスセグメンテーション2020/8/1
運動手がかりに基づくクラス非依存のインスタンス運動セグメンテーション用データセットInstanceMotSegを構築し、YOLACTを拡張したマルチタスクベースラインモデルを提案した論文。
- FisheyeMultiNet：自動駐車向けリアルタイム多タスク学習アーキテクチャ自動運転/多タスク学習2019/12/1
車両周囲360度を魚眼カメラで撮影し、物体検出・セマンティックセグメンテーション・汚れ検出を同時に行う低消費電力向けリアルタイム深層学習ネットワークを提案した論文。
- 汚れても平気：GANによるデータ拡張でカメラレンズ汚れ検出を強化データ拡張/汚れ検出2019/12/1
GANを用いてカメラレンズの汚れ画像と対応する汚れマスクを自動生成し、汚れ検出の精度を18%向上させた研究。
- RST-MODNet: 自動運転向けリアルタイム時空間移動物体検出移動物体検出2019/12/1
オプティカルフローと時系列画像の時間情報を組み合わせたCNNで、自車運動を補償しつつ周囲の移動物体をリアルタイム検出する手法を提案した。
- FuseMODNet: 低照度自動運転のためのカメラとLiDARを融合したリアルタイム移動物体検出センサーフュージョン2019/10/1
カメラとLiDARの両方から動きの情報を取得し、低照度環境でも頑健に移動物体を検出するリアルタイムCNNを提案。暗所を模擬したDark KITTIで10.1%の相対改善を達成した。
- RGBとLiDARの融合による自動運転向け3Dセマンティックセグメンテーションセンサーフュージョン2019/6/1
RGB画像をLiDARの極座標グリッド表現に変換し、早期・中間・ハイブリッド融合アーキテクチャを設計することで、LiDAR単独よりmIoUを10%改善した3Dセマンティックセグメンテーション手法を提案した論文。
- WoodScape: 自動運転向けマルチタスク・マルチカメラ魚眼データセットデータセット2019/5/1
自動運転向けに4台の魚眼カメラと9種類のタスク（セグメンテーション、深度推定、3D検出、汚れ検出など）を収録した初の大規模魚眼データセットを公開し、魚眼画像への直接適用を促す。
