Rohit Mohan
University of Freiburg
収録論文 21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
- WayPOP: パノラマ型オープンセット・パノプティック追跡ベンチマークオープンセット知覚/ベンチマーク2026/11/4
Waymoの実走行データに未知物体を3D合成して、多カメラ時系列で未知物体を一貫してセグメンテーション・追跡できるかを評価する新ベンチマークを構築した。
- 可視領域を超えた知覚：ロボット自律性のための不完全性を考慮したシーン理解シーン理解2026/10/13
遮蔽や未知物体、センサ劣化に対応するため、不完全な証拠・知識・センサ信頼性を扱う知覚手法を提案し、不確実性を含む4Dシーン表現と能動的適応の展望を示す。
- 視覚ベース点群マップ事前情報を活用したカメラによる3D物体検出とオンラインベクトル化HDマッピング自動運転知覚2026/9/22
過去のカメラ走行からPi3Xで点群事前マップを構築しDINOv3特徴を付与、実行時にBEVでカメラ特徴と融合して3D物体検出とベクトル化HDマップ生成を改善する手法を提案。
- Hyp2Former: オープンセットパノプティックセグメンテーションのための階層認識双曲埋め込みセグメンテーション2026/5/1
既知カテゴリの階層構造を双曲空間で学習し、未知物体を高次概念に近づけて検出するオープンセットパノプティックセグメンテーション手法を提案。
- ForecastOcc: 視覚ベースのセマンティック占有予測セマンティック占有予測2026/2/1
過去のカメラ画像から将来の占有状態とセマンティックカテゴリを直接予測する初のフレームワークを提案し、複数視点と単眼の両設定でベンチマークを確立した。
- 4Dパノプティック占有追跡のための潜在ガウススプラッティング4D占有追跡2026/2/1
動的環境の4D時空間構造を捉えるため、3D特徴を動的なガウス点群として表現し、多視点特徴を集約して占有追跡を行う手法を提案。
- ハイパースペクトル画像のためのビジョン基盤モデル対応アダプタセグメンテーション2025/9/1
RGB向けに学習されたビジョン基盤モデルを活用し、ハイパースペクトル画像のセマンティックセグメンテーションを高精度化するアダプタを提案した論文。
- 階層的クラス増分セマンティックセグメンテーションによる動的ロボット支援手術セグメンテーション2025/8/1
ロボット支援手術のためのクラス増分セグメンテーション手法TOPICS+を提案し、手術環境向けのベンチマークと144クラス超のラベルを整備した。
- 不確実性を考慮した学習によるオープンセットLiDARパノプティックセグメンテーションLiDARセグメンテーション2025/6/1
LiDARパノプティックセグメンテーションにおいて、未知の物体クラスを検出するために、ディリクレ分布に基づく証拠学習で予測不確実性をモデル化し、不確実性を活用して未知インスタンスを識別・セグメンテーションするフレームワークULOPSを提案した。
- 外観と運動の手がかりを学習するパノプティックトラッキングパノプティックトラッキング2025/3/1
動的な環境でロボットが時空間的にシーンを理解できるよう、外観と運動の手がかりを別々のネットワークヘッドで捉え、二段階融合で統合するパノプティックトラッキング手法を提案した。
- アモーダルオプティカルフローオプティカルフロー2023/11/1
透明・遮蔽物体に対応するため、可視領域と遮蔽領域の両方の動きを多層的に推定するアモーダルオプティカルフローを提案し、データセット拡張とベースライン、評価指標、TransformerベースのAmodalFlowNetを開発した。
- 見えないものを見る：提案不要なアモーダルパノプティックセグメンテーションセグメンテーション2022/5/1
遮蔽された物体の完全な形状を推定するアモーダルパノプティックセグメンテーションを、提案領域を使わずに解くフレームワークを提案し、新たな最高精度を達成した。
- アモーダル・パノプティックセグメンテーションセグメンテーション2022/2/1
遮蔽された物体も含めて認識する新タスク「アモーダル・パノプティックセグメンテーション」を提唱し、2つのデータセット拡張と評価指標、ベースライン手法APSNetを提案した論文。
- 第7回AIドライビングオリンピック：パノプティックトラッキング優勝報告自動運転/パノプティックトラッキング2021/12/1
NeurIPS 2021の第7回AIドライビングオリンピックのパノプティックトラッキング部門で1位を獲得したEfficientLPTアーキテクチャを提案する。連続スキャンを活用して局所的・大域的に一貫したトラッキングIDを予測する。
- Panoptic nuScenes：LiDARパノプティックセグメンテーションとトラッキングのための大規模ベンチマークLiDARセグメンテーション2021/9/1
nuScenesデータセットを拡張し、LiDAR点群に対するセマンティック/パノプティックセグメンテーションとパノプティックトラッキングの点単位正解アノテーションを付与した大規模ベンチマークを構築し、各タスクの強力なベースラインと新しい評価指標を提案した論文。
- EfficientLPS：効率的なLiDARパノプティックセグメンテーションLiDARセグメンテーション2021/2/1
LiDAR点群のパノプティックセグメンテーションのための新しいトップダウンアーキテクチャEfficientLPSを提案し、nuScenesとSemanticKITTIで最先端性能を達成した論文。
- Robust Vision Challenge 2020 パノプティックセグメンテーション優勝報告セグメンテーション2020/8/1
軽量なEfficientPSアーキテクチャでパノプティックセグメンテーションのロバスト性ベンチマークに挑戦し、総合1位を獲得した技術報告。
- EfficientPS：効率的なパノプティックセグメンテーションセグメンテーション2020/4/1
共有バックボーンでマルチスケール特徴を融合し、新しいセマンティックヘッドとMask R-CNN改良版のインスタンスヘッド、融合モジュールで高精度かつ高速なパノプティックセグメンテーションを実現した論文。KITTIパノプティックデータセットも提案。
- マルチオブジェクトパノプティックトラッキングパノプティックトラッキング2020/4/1
セマンティックセグメンテーション・インスタンスセグメンテーション・マルチオブジェクトトラッキングを統合した新タスクMOPTを提案し、評価指標sPTQと統合ネットワークPanopticTrackNetを開発した論文。
- 都市災害救助のための視覚ベース自律UAVナビゲーションと着陸UAVナビゲーション2019/6/1
地震などで倒壊した建物環境において、事前地図なしでUAVが自律飛行し、がれき上に安全に着陸するシステムを提案。地形の平坦さや傾斜などを考慮した着陸地点検出手法と大規模合成データセットを構築した。
- 間取り図を用いた単眼カメラロボット自己位置推定自己位置推定2019/3/1
単眼カメラ画像から部屋のレイアウトエッジをCNNで抽出し、パーティクルフィルタで間取り図と照合することでロボットの位置姿勢を推定する手法を提案した。
