马库斯·恩兹韦勒
人员信息
附属: 德国埃斯林根应用科学大学智能系统研究所
优化列表
2020年–今天
2024 [公元10年] 朱利叶斯·巴赫勒 , 雅各布·海林格 , 诺亚·科勒 , 卡迪尔·卡恩·泽尔 , 马库斯·恩兹韦勒 , 雷纳·马尔卡勒 :
与自动驾驶模型汽车竞争:智能城市环境中的驾驶软件堆栈。 自动。 智力。 系统。 4 ( 1 ) : 17 ( 2024 ) [公元9年] 西蒙·多尔 , 尼古拉斯·汉塞尔曼 , 卢卡斯·施耐德 , 理查德·舒尔茨 , 马库斯·恩兹韦勒 , 亨德里克·P·A·伦施 :
S.T.A.R.-跟踪:具有自适应时空外观表示的端到端3D物体跟踪的潜在运动模型。 IEEE机器人自动化。 莱特。 9 ( 2 ) : 1326-1333 ( 2024 ) [公元27年] 斯特芬·埃伦菲切特 , 罗伯托·科尔利托 , 雷纳·马尔卡勒 , 马库斯·恩兹韦勒 :
使用混合真实数据和合成数据的自动缩放汽车实时语义分割。 ICMRE公司 2024 : 86-91 [公元26年] 马塞尔·沃尚 , 奥马尔·艾特-艾德 , 优素福·梅佐瓦尔 , 马库斯·恩兹韦勒 :
StixelNExT:面向对象分割和自由空间检测的单目低重量感知。 四、 2024 : 2154-2161 [i12] 西蒙·多尔 , 尼古拉斯·汉塞尔曼 , 卢卡斯·施耐德 , 理查德·舒尔茨 , 马吕斯·科尔茨 , 马库斯·恩兹韦勒 , 亨德里克·P·A·伦施 :
DualAD:打破动态和静态世界,实现端到端驾驶。 CoRR公司 abs/2406.06264 ( 2024 ) [i11] 马塞尔·沃桑(Marcel Vosshans) , 亚历山大·鲍曼 , 马提亚斯·德鲁佩尔 , 奥马尔·艾特-艾德 , 拉尔夫·沃纳 , 优素福·梅佐瓦尔 , 陶当(Thao Dang) , 马库斯·恩兹韦勒 :
OPNV数据收集:以公共交通为重点的基础设施支持感知研究的数据集。 CoRR公司 abs/2407.08261 ( 2024 ) [i10] 马塞尔·沃尚 , 奥马尔·艾特-艾德 , 优素福·梅佐瓦尔 , 马库斯·恩兹韦勒 :
StixelNExT:面向对象分割和自由空间检测的单目低重量感知。 CoRR公司 腹肌/2407.08277 ( 2024 ) [第九章] 费比安·施密特 , 康斯坦丁祝福 , 马库斯·恩兹韦勒 , 阿比纳夫·瓦拉达 :
农业机器人视觉惯性SLAM:对闭合回路的效益和计算成本进行基准测试。 CoRR公司 abs/2408.01716 ( 2024 ) 2023 [i8] 西蒙·多尔 , 尼古拉斯·汉塞尔曼 , 卢卡斯·施耐德 , 理查德·舒尔茨 , 马库斯·恩兹韦勒 , 亨德里克·P·A·伦施 :
S.T.A.R.-跟踪:具有自适应时空外观表示的端到端3D物体跟踪的潜在运动模型。 CoRR公司 abs/2306.17602 ( 2023 ) 2022 [j8] 克里斯托夫·B·里斯特 , 大卫·艾默里克斯 , 马库斯·恩茨韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
基于LiDAR数据的局部深层隐函数语义场景完成。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 44 ( 10 ) : 7205-7218 ( 2022 ) [公元25年] 西蒙·多尔 , 理查德·舒尔茨 , 卢卡斯·施耐德 , 薇薇安·本辛 , 马库斯·恩兹韦勒 , 亨德里克·P·A·伦施 :
SpatialDETR:基于可缩放变换的鲁棒三维目标检测,基于多视角摄像机图像,具有全局交叉传感器注意力。 ECCV(39) 2022 : 230-245 2020 [公元24年] 克里斯托夫·B·里斯特 , 大卫·施密特 , 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
SCSSnet:学习LiDAR点云上的空间条件场景分割。 四、 2020 : 1086-1093 [i7] 克里斯托夫·B·里斯特 , 大卫·埃默里克斯 , 马库斯·恩茨韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
基于LiDAR数据的局部深层隐函数语义场景完成。 CoRR公司 abs/2011.09141 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c23】 拉里萨·T·特里斯 , 大卫·彼得 , 克里斯托夫·B·里斯特 , 马库斯·恩兹韦勒 , J.马吕斯·泽尔纳 :
基于CNN的真实高分辨率激光雷达数据合成。 四、 2019 : 1512-1519 [公元22年] 克里斯托夫·B·里斯特 , 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
用于激光雷达检测和分割的跨传感器深域自适应。 四、 2019 : 1535-1542 [i6] 拉里萨·T·特里斯 , 大卫·彼得 , 克里斯托弗·里斯特 , 马库斯·恩兹韦勒 , J.马吕斯·泽尔纳 :
基于CNN的真实高分辨率激光雷达数据合成。 CoRR公司 abs/1907.00787 ( 2019 ) 2018 【c21】 弗洛里安·皮埃瓦克 , 彼得·平格拉 , 马库斯·恩兹韦勒 , 大卫·菲佛 , 马吕斯·泽尔纳 :
通过多模态传感器融合改进语义Stixels。 GCPR公司 2018 : 447-458 [公元20年] 弗洛里安·皮埃瓦克 , 彼得·平格拉 , 曼努埃尔·施费尔 , 大卫·彼得 , 击败施瓦兹 , 尼克·施奈德 , 马库斯·恩兹韦勒 , 大卫·菲佛 , J.马吕斯·泽尔纳 :
通过跨模式训练数据生成促进基于LiDAR的语义标记。 ECCV研讨会(6) 2018 : 497-513 [i5] 弗洛里安·皮埃瓦克 , 彼得·平格拉 , 曼努埃尔·施费尔 , 大卫·彼得 , 击败施瓦兹 , 尼克·施耐德 , 大卫·菲佛 , 马库斯·恩兹韦勒 , J.马吕斯·泽尔纳 :
通过跨模式训练数据生成促进基于LiDAR的语义标记。 CoRR公司 abs/1804.09915 ( 2018 ) [i4] 弗洛里安·皮埃瓦克 , 彼得·平格拉 , 马库斯·恩兹韦勒 , 大卫·菲佛 , 约翰·马吕斯·泽尔纳 :
通过多模态传感器融合改进语义Stixels。 CoRR公司 abs/1809.08993 ( 2018 ) 2017 [j7] 马吕斯·科尔茨 , 蒂莫·雷菲尔德 , 卢卡斯·施耐德 , 大卫·菲佛 , 马库斯·恩兹韦勒 , 斯特凡·罗斯 , 马克·波利菲 , 乌韦·弗兰克 :
Stixel World:交通场景的中等级别表示。 图像可视性。 计算。 68 : 40-52 ( 2017 ) [j6] 马吕斯·科尔茨 , 蒂莫·雷菲尔德 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 , 斯特凡·罗斯 :
树结构模型用于高效的多场景标记。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 39 ( 7 ) : 1444-1454 ( 2017 ) [i3] 马吕斯·科尔茨 , 蒂莫·雷菲尔德 , 卢卡斯·施耐德 , 大卫·菲佛 , 马库斯·恩兹韦勒 , 斯特凡·罗斯 , 马克·波利菲 , 乌韦·弗兰克 :
Stixel世界:交通场景的中等级别表示。 CoRR公司 abs/1704.00280 ( 2017 ) 2016 [第19条] 马里乌斯·科茨 , 穆罕默德·奥姆兰 , 塞巴斯蒂安·拉莫斯 , 蒂莫·雷菲尔德 , 马库斯·恩兹韦勒 , 罗德里戈·本尼森 , 乌韦·弗兰克 , 斯特凡·罗斯 , 伯恩特·席勒 :
语义城市场景理解的城市场景数据集。 CVPR公司 2016 : 3213-3223 [第18条] 卢卡斯·施耐德 , 马吕斯·科尔茨 , 蒂莫·雷菲尔德 , 大卫·菲佛 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 , 马克·波利菲 , 斯特凡·罗斯 :
语义Stixels:深度不够。 智能车辆研讨会 2016 : 110-117 [i2] 马吕斯·科尔茨 , 穆罕默德·奥姆兰 , 塞巴斯蒂安·拉莫斯 , 蒂莫·雷菲尔德 , 马库斯·恩兹韦勒 , 罗德里戈·本尼森 , 乌韦·弗兰克 , 斯特凡·罗斯 , 伯恩特·席勒 :
语义城市场景理解的城市场景数据集。 CoRR公司 abs/1604.01685 ( 2016 ) 2015 [j5] 马库斯·恩兹韦勒 :
移动革命-自动车辆的机器智能。 信息技术。 57 ( 三 ) : 199-202 ( 2015 ) [第17条] 陶俊丽 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 , 大卫·菲佛 , 莱因哈德·克莱特 :
前面是什么? 具有动态遮挡处理的多目标检测和跟踪。 凯普(1) 2015 : 14-26 [第16条] 曼努埃尔·科尔 , 马库斯·恩茨韦勒 , 比约恩·弗罗里奇 , 乌韦·弗兰克 , 沃尔夫冈·海登 :
基于视觉的路标检测。 ITSC公司 2015 : 505-510 [第15条] 大卫·萨瓦斯托克 , 比约恩·弗罗里奇 , 尼古拉·施奈德 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 :
远红外与常规图像中车辆检测的比较研究。 ITSC公司 2015 : 1595-1600 [i1] 沃尔夫拉姆·伯加德 , 乌韦·弗兰克 , 马库斯·恩茨韦勒 , 莫汉·特里维迪 :
移动革命-自动车辆的机器智能(Dagstuhl研讨会15462)。 达格斯图尔报告 5 ( 11 ) : 62-70 ( 2015 ) 2014 【j4】 朱利叶斯·齐格勒 , 菲利普·本德 , 马库斯·施赖伯 , 亨宁·拉特加恩 , 托比亚斯·施特劳斯 , 克里斯托夫·斯蒂勒 , 陶当(Thao Dang) , 乌韦·弗兰克 , 零Appenrodt , 克里斯托夫·古斯塔夫·凯勒 , 埃伯哈德·考斯 , 拉尔夫·赫特威奇 , 克莱门斯·拉贝 , 大卫·菲佛 , 弗兰克·林德纳 , 弗里德乔夫·斯坦因 , 弗里德里希·埃尔布斯 , 马库斯·恩兹韦勒 , 卡斯滕·克纳佩尔 , Jochen嘻哈 , 马丁·豪伊斯 , 马克西米利安·特雷普特 , 卡斯滕·布伦克 , 安德烈亚斯·塔姆克 , 穆罕默德·加纳特 , 马库斯·布劳恩 , 阿明·乔斯 , 汉斯·弗里茨 , 马匹模型 , 马丁·海因 , 埃伯哈德·泽布 :
让伯莎开车——一条历史路线上的自主之旅。 IEEE智能。 运输。 系统。 美格。 6 ( 2 ) : 8-20 ( 2014 ) [第14条] 马吕斯·科尔茨 , 卢卡斯·施耐德 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 , 斯特凡·罗斯 :
用于生成Stixel的对象级优先级。 GCPR公司 2014 : 172-183 [第13条] 蒂莫·沙瓦赫特 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 , 斯特凡·罗斯 :
Stixmantics:实时语义场景理解的中间层模型。 ECCV(5) 2014 : 533-548 [第12条] 比约恩·弗罗里奇 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 :
这辆车会换车道吗 频域中的转向信号识别。 智能车辆研讨会 2014 : 37-42 2013 [第11条] 蒂莫·沙瓦赫特 , 马库斯·恩兹韦勒 , 乌韦·弗兰克 , 斯特凡·罗斯 :
高效的多画面分割。 GCPR公司 2013 : 435-445 [第10条] 乌韦·弗兰克 , 大卫·菲佛 , 克莱门斯·拉贝 , 卡斯滕·克诺佩尔 , 马库斯·恩茨韦勒 , 弗里德乔夫·斯坦因 , 拉尔夫·赫特威奇 :
让伯莎看到。 ICCV研讨会 2013 : 214-221 【c9】 马库斯·恩兹韦勒 , 皮埃尔·格雷纳 , 卡斯滕·克诺佩尔 , 乌韦·弗兰克 :
实现多用户城市路缘识别。 智能车辆研讨会 2013 : 902-907 2012 【c8】 马库斯·恩兹韦勒 , 马蒂亚斯·亨梅尔 , 大卫·菲佛 , 乌韦·弗兰克 :
高效的基于Stixel的对象识别。 智能车辆研讨会 2012 : 1066-1071 2011 【b1】 马库斯·恩兹韦勒 :
基于视觉的行人识别复合模型。 海德堡大学, 2011 ,第1-172页 [j3] 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
行人分类的多级专家混合框架。 IEEE传输。 图像处理。 20 ( 10 ) : 2967-2979 ( 2011 ) [注2] 克里斯托夫·古斯塔夫·凯勒 , 马库斯·恩兹韦勒 , 马库斯·罗尔巴赫 , 大卫·费尔南德斯·洛卡 , 克里斯托夫·舒尔 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
密集立体声对行人检测的好处。 IEEE传输。 智力。 运输。 系统。 12 ( 4 ) : 1096-1106 ( 2011 ) 【c7】 克里斯托夫·古斯塔夫·凯勒 , 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
基于立体的行人检测的新基准。 智能车辆研讨会 2011 : 691-696 2010 【c6】 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
集成行人分类和方向估计。 CVPR公司 2010 : 982-989 【c5】 马库斯·恩兹韦勒 , 安吉拉·艾根斯特尔 , 伯恩特·席勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
具有部分遮挡处理的多通道行人分类。 CVPR公司 2010 : 990-997
2000 – 2009
2009 [j1] 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
单目行人检测:调查与实验。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 31 ( 12 ) : 2179-2195 ( 2009 ) 【c4】 马库斯·罗尔巴赫 , 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
行人分类深度和强度的高级融合。 DAGM-符号 2009 : 101-110 2008 【c3】 马库斯·恩兹韦勒 , 达里奥·加夫里拉(Dariu M.Gavrila) :
用于行人分类的混合生成-鉴别框架。 CVPR公司 2008 2007 【c2】 沃夫冈·舒兹 , 马库斯·恩兹韦勒 , 托拜厄斯·埃尔根 :
移动折反射相机的行人识别。 DAGM-符号 2007 : 456-465 2005 【c1】 马库斯·恩兹韦勒 , 理查德·威尔德斯 , Rainer Herpers公司 :
使用运动相干的统一目标检测和跟踪。 WACV/运动 2005 : 66-71