Toward Solving Occlusion and Sparsity in Deep Learning-Based 3D Object Detection through Collaborative Perception

Toward Solving Occlusion and Sparsity in Deep Learning-Based 3D Object Detection through Collaborative Perception

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Dao Minh Quan (Auteur), Frémont Vincent (Directeur de thèse), Héry Elwan (Directeur de thèse), Ainouz Samia (Président du jury de soutenance), Chateau Thierry (Rapporteur de la thèse), Nedevschi Sergiu (Rapporteur de la thèse), Malis Ezio (Membre du jury), Nashashibi Fawzi (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), Sciences de l'ingénierie et des systèmes Centrale Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Toward Solving Occlusion and Sparsity in Deep Learning-Based 3D Object Detection through Collaborative Perception / Minh Quan Dao; sous la direction de Vincent Frémont et de Elwan Héry
Publié : 2023
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Robotique : Ecole centrale de Nantes : 2023
Sujets :
Automobiles > Commande automatique
Lidar
Apprentissage profond
Reconnaissance d'objets (informatique)
Perception collaborative
V2X
Détection objets en 3D
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2023ECDN0026/document