拡散モデルによる悪天候下でのマルチモーダル3Dオブジェクト検出の改善

本研究は、悪天候下での3Dオブジェクト検出システムのロバスト性を向上させるために、拡散モデルの適用を探求しています。拡散ベースの復元技術の使用は、自動運転車や3D知覚に依存するその他のアプリケーションのパフォーマンスと信頼性を大幅に向上させる可能性があります。

• •悪天候下での画像復元に拡散モデルを適用。
• •3Dオブジェクト検出の精度向上に焦点を当てる。
• •自動運転やロボティクスに潜在的な恩恵をもたらす。