2022 IROS 내 맘대로 - 읽어주는남자

아니요	수치	종이	작가
하나		알 수 없는 대상에서 도메인 불변 분할을 위한 여러 소스와 도메인 정렬	프란제이 샤암(KAIST)
		비지도 도메인 매칭, 도메인 일반화, 대조 학습
2		Depth360: 학습 가능한 카메라 왜곡 모델을 사용한 단안 깊이 추정을 위한 자기 지도 학습	히로세 노리아키(Toyota Central Research and Development Laboratories)
		포인트 클라우드, 분류, 생성, 클러스터링, 입자 추적
삼	'추천 관련글, 니로가 최고의 선택인 12가지 이유!! [원신] 활동 사진 기록 노트 Advantages of Busan malocclusion and orthodontic… ZED 카메라 파라미터	여유 공간 정보가 풍부한 입자를 사용하여 LiDAR 포인트 클라우드에서 이동하는 도로 사용자를 빠르게 감지	주소 라이히(자율 시스템 기술 연구소, 뮌헨 연방군 대학교, Neubiberg, 독일)

4		역할극: 재귀 포인트 클라우드 생성 학습	웨이잔 고(Chiao Tung National University)
		새로운 포인트 클라우드 생성기, 재귀, 재구성
5		로컬-글로벌 관심을 가진 풀 폴딩 트랜스포머	이시행, 이어진들 (LG AI Research Vision Lab)
		변압기 및 ViT, 깊이 추정
6		DeepFusion: 라이다, 카메라, 레이더를 위한 강력한 모듈식 3D 물체 감지기	Florian Drews (Robert Bosch GmbH, Corporate Research, 독일)
		라이다, 카메라, 레이더, 3D 물체 감지, 멀티모달
7		CVFNet: Learning Cross View 기능을 통한 실시간 3D 객체 인식	Jiaqi Gu (중국 저장대학교 정보과학전자공학부)
		3D 객체 감지, LiDAR, 포인트 클라우드, 객체 감지기
8일		두 가지 관점에서 6D 물체 포즈 추정을 향하여: 융합 전략의 비교 연구	Jun Wu (중국 저장성 저장 대학교 사이버 시스템 제어 연구소)
		개체 포즈 추정, RGB 기반
9		장기 로봇 현지화를 위한 확률적 객체 맵	Amanda Adkins(텍사스 대학교)
		SLAM, 현지화, POM(확률적 개체 지도)
10		COMPASS: 자율 시스템을 위한 대조 다중 모달 사전 훈련	Shuang Ma(마이크로소프트 레드몬드)
		대표 학습, 다중 모드, 자율 시스템
11		Pose Disentanglement를 통한 부분 구름 형태의 자기 감독 기능 학습	멩 시운 차이(National Chiao Tung University)
		자기 지도 학습, 포인트 클라우드, 기능 분리
12		NDD: 루프 폐쇄 감지를 위한 정규 분포 기반의 3D 포인트 클라우드 디스크립터	저우 루이하오(광동공과대학, 중국)
		루프 클로저 감지, 전역 설명자, 정규 분포 설명자(NDD), 3D 포인트 클라우드
13		스케일 인식 직접 단안 주행 거리계	카를로스 캄포스(Instituto de Investigatión en Ingeniería de Aragon (I3A), Universidad de Zaragoza, Spain)
		오도메트리, 깊이 예측
14		카메라 중심 객체 선체 표현을 사용한 동시 객체 재구성 및 파악 예측	니킬 차반-다플레(삼성 AI 센터, 뉴욕)세르지이 포포비치(프린스턴 대학교, 프린스턴)
		동시 재건
15		대상 캡처를 위한 폐쇄 루프 차선 뷰 계획	Michel Breyer (자율 시스템 연구실, ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland)
		클러터, 플래너 보기, 예측 캡처
16		거리의 새로운 물건? 문제 없습니다. 우리도 그것들을 배웁니다.	Deepak Kumar Singh(인도 CVIT – IIIT 하이데라바드), Shyam Nandan Rai(이탈리아 Politecnico di Torino)
		사물인식, 피처믹스,
17		조건부 패치 기반 도메인 무작위화: 자연스러운 이미지 패치로 텍스처 도메인 무작위화 개선	Mohammad Ani(버밍엄 대학교, 버밍엄, 영국)
		도메인 무작위 텍스처
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