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。