Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Wang, Dominic Zeng"'
This paper proposes a computationally efficient approach to detecting objects natively in 3D point clouds using convolutional neural networks (CNNs). In particular, this is achieved by leveraging a feature-centric voting scheme to implement novel con
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1609.06666
In this work, we present an approach to learn cost maps for driving in complex urban environments from a very large number of demonstrations of driving behaviour by human experts. The learned cost maps are constructed directly from raw sensor measure
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1607.02329
In this work we present a novel end-to-end framework for tracking and classifying a robot's surroundings in complex, dynamic and only partially observable real-world environments. The approach deploys a recurrent neural network to filter an input str
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1604.05091
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:
Robotics Research (9783319288703); 2016, p557-573, 17p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.