Zobrazeno 1 - 10
of 44
pro vyhledávání: '"An, Jhonghyun"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 164178-164189 (2024)
Recently, multi-modal research combining visual and textual information has emerged in Pedestrian Attribute Recognition (PAR). In this field, textual information has primarily been addressed through text modeling using tokenizers and textual encoders
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/16922cecca244200b1892bfb657fe984
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nahyeong Kim, Jhonghyun An
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 1, p 79 (2023)
In this study, we propose a knowledge distillation (KD) method for segmenting off-road environment range images. Unlike urban environments, off-road terrains are irregular and pose a higher risk to hardware. Therefore, off-road self-driving systems a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/139c61489af74daea0f9533f3274453a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
An, Jhonghyun1 (AUTHOR) jhonghyun@gachon.ac.kr
Publikováno v:
Sensors (14248220). Jul2023, Vol. 23 Issue 13, p5898. 17p.
Autor:
Jhonghyun An
Publikováno v:
Sensors, Vol 23, Iss 13, p 5898 (2023)
This study proposes a method for detecting and tracking traversable regions in off-road conditions for unmanned ground vehicles (UGVs). Off-road conditions, such as rough terrain or fields, present significant challenges for UGV navigation, and detec
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f5f8e612b4b44d378c41636cc16d384d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 9:187-204
The essential requirement for precise localization of a self-driving car is a lane-level map which includes road markings (RMs). Obviously, we can build the lane-level map by running a mobile mapping system (MMS) which is equipped with a high-end 3D
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::61357d6321f0c74dd95863eff55f9ac5
https://doi.org/10.1109/jas.2021.1004293
https://doi.org/10.1109/jas.2021.1004293