Johan Vertens

収録論文 8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

• マルチモーダル潜在マップによる自律走行車のための深層ダイナミクスモデル改善
  sim2real2023/3/1

  路面情報を潜在変数として地図に保持し、複数モダリティから更新する表面認識型ダイナミクスモデルを提案し、実車で走行性能の向上を示した。

• USegScene: 意味的ガイダンスと結合ネットワークによる深度・オプティカルフロー・自己運動の教師なし学習
  教師なし学習/深度推定/オプティカルフロー/自己運動/意味セグメンテーション2022/7/1

  ステレオ画像から深度・オプティカルフロー・自己運動を教師なしで推定するフレームワークを提案し、意味情報を活用した正則化や遮蔽処理、共有エンコーダによるマルチタスク学習で高精度を実現した。

• 都市走行のシーン理解のための車線グラフ推定
  自動運転/HDマップ2021/5/1

  鳥瞰図画像から車線の形状と接続関係をグラフ推定問題として解き、方向付き車線グラフを生成するLaneGraphNetを提案した論文。

• HeatNet：熱画像で昼夜のセマンティックセグメンテーションのドメインギャップを埋める
  マルチモーダル認識2020/3/1

  RGBと熱画像を組み合わせたマルチモーダルセグメンテーションと昼夜間のドメイン適応・教師生徒学習により、夜間でも頑健に動作する手法を提案し、2万組超のRGB-熱画像データセットと熱カメラの自動キャリブレーション法も公開した。

• 幻覚的なシーン表現を用いた関係指示に基づく物体配置の学習
  物体配置2020/1/1

  単一画像から空間関係ごとの画素単位の物体配置確率を推定するCNNを提案し、幻覚した高レベルシーン表現の分類を補助タスクとして学習することで、正解データや3Dモデルなしで関係指示に沿った物体配置を実現した。

• 3次元LiDARから抽出したポールランドマークによる都市環境での長期車両自己位置推定
  自己位置推定2019/10/1

  3次元LiDARからポール状物体を検出して地図を作成し、15か月にわたる都市環境での長期自己位置推定を高精度かつ高信頼で実現するシステムを提案した。

• 3次元レーザースキャンから有限平面を抽出する最尤推定法
  点群処理2019/10/1

  3次元レーザースキャン中の有限平面を、点の追加で計測尤度が最も下がらないように階層クラスタリングで抽出する確率的手法を提案し、SegCompベンチマークと新規合成データセットで評価した。

• 植物からランドマークへ：農業圃場における深層ポーズ回帰を用いた時間不変な植物位置推定
  農業ロボティクス2017/9/1

  RGBと近赤外画像から全畳み込みニューラルネットワークで植物の茎の出芽点をランドマークとして学習し、ポーズ回帰により高精度に位置推定する手法を提案した。テンサイ圃場での実験でセンチメートル精度の再現性を実証した。