dblp:Timo Rehfeld（蒂莫·雷菲尔德） https://dblp.org/pid/179/2590.html dblp个人页面RSS提要 2024年4月25日星期四01:47:42+0200 英语-美国 每日的 1 根据CC0 1.0许可证发布 dblp@dagstuhl.de（dblp团队） dblp@dagstuhl.de（dblp团队） 计算机/计算机科学/出版物/书目 http://www.rssboard.org/rss-specification网站 https://dblp.org/img/logo.144x51.png网址dblp:Timo Rehfeld（蒂莫·雷菲尔德）https://dblp.org/pid/179/2590.html网址14451 城市无地图驾驶的分层道路拓扑学习。https://doi.org/10.109/IROS47612.2022.9981820,,,,,,:
城市无地图驾驶的分层道路拓扑学习。 IROS公司 :3816-3823年]]>https://dblp.org/rec/conf/iros/ZhangTKXRSS222022年1月1日星期六00:00:00+0100 城市无地图驾驶的分层道路拓扑学习。https://arxiv.org/abs/2104.00084,,,,,,:
城市无地图驾驶的分层道路拓扑学习。 CoRR公司 abs/2104.00084()]]>https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-000842021年1月1日，星期五00:00:00+0100 基于整体网格融合的停车线估计。https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9413070,,,,,:
基于整体网格融合的停车线估计。 ICPR公司 :8400-8407]]>https://dblp.org/rec/conf/icpr/XuTZRKS202020年1月1日，星期三00:00:00+0100 基于传感器融合的自动驾驶在线地图验证。https://doi.org/10.109/IV47402.2020.9304535,,,:
基于传感器融合的自动驾驶在线地图验证。 四、 :77-82]]>https://dblp.org/rec/conf/ivs/BhavsarVRK202020年1月1日，星期三00:00:00+0100 基于整体网格融合的停车线估计。https://arxiv.org/abs/2009.09093,,,,,:
基于整体网格融合的停车线估计。 CoRR公司 abs/2009.09093()]]>https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2009-090932020年1月1日，星期三00:00:00+0100 结合外观、深度和运动，实现高效的语义场景理解。http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/7315/:
结合外观、深度和运动，实现高效的语义场景理解。德国达姆施塔特科技大学，]]>https://dblp.org/rec/phd/dnb/Rhefeld182018年1月1日星期一00:00:00+0100 基于动态栅格地图和自定位轨迹的环境估计。https://doi.org/10.109/ITSC.2018.8569993,,,,,,,,,,,,,,,,:
基于动态栅格地图和自定位轨迹的环境估计。 ITSC公司 :3370-3377]]>https://dblp.org/rec/conf/itsc/VatavuRABGKPSSS182018年1月1日星期一00:00:00+0100 Stixel World:交通场景的中等级别表示。https://doi.org/10.1016/j.imavis.2017.01.009,,,,,,,:
Stixel World:交通场景的中等级别表示。 图像可视性。计算。 68:40至52()]]>https://dblp.org/rec/journals/ivc/CordtsRSPERPF172017年1月1日，星期日00:00:00+0100 树结构模型用于高效的多场景标记。https://doi.org/10.109/TPAMI.016.2592911,,,,:
树结构模型用于高效的多场景标记。 IEEE传输。模式分析。机器。因特尔。 39(7):1444-1454()]]>https://dblp.org/rec/journals/pami/CordtsREFR172017年1月1日，星期日00:00:00+0100 用于栅格地图中动态目标检测的全卷积神经网络。https://doi.org/10.109/IVS.2017.7995750,,,:
用于栅格地图中动态目标检测的全卷积神经网络。 智能汽车研讨会 :392-398]]>https://dblp.org/rec/conf/ivs/PiewakRWZ172017年1月1日，星期日00:00:00+0100 用卷积神经网络估计高清晰度地图参数。https://doi.org/10.109/SMC.2017.8122577,,,:
用卷积神经网络估计高清晰度地图参数。 SMC公司 :52-56]]>https://dblp.org/rec/conf/smc/BittelRWZ172017年1月1日，星期日00:00:00+0100 Stixel世界：交通场景的中级表示。http://arxiv.org/abs/1704.00280,,,,,,,:
Stixel世界：交通场景的中级表示。 CoRR公司 abs/1704.00280()]]>https://dblp.org/rec/journals/corr/CordtsRSPERPF172017年1月1日，星期日00:00:00+0100 网格地图中动态目标检测的全卷积神经网络。http://arxiv.org/abs/1709.03139,,,:
网格地图中动态目标检测的全卷积神经网络。 CoRR公司 abs/1709.03139()]]>https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1709-031392017年1月1日，星期日00:00:00+0100 语义城市场景理解的城市场景数据集。https://doi.org/10.109/CVPR.2016.350,,,,,,,,:
语义城市场景理解的城市场景数据集。 CVPR公司 :3213-3223]]>https://dblp.org/rec/conf/cvpr/CordtsORREBFRS162016年1月1日，星期五00:00:00+0100 语义Stixels：深度不够。https://doi.org/10.109/IVS.2016.7535373,,,,,,,:
语义Stixels：深度不够。 智能汽车研讨会 :110-117]]>https://dblp.org/rec/conf/ivs/SchneiderCRPEFP162016年1月1日，星期五00:00:00+0100 语义城市场景理解的城市场景数据集。http://arxiv.org/abs/1604.01685,,,,,,,,:
语义城市场景理解的城市场景数据集。 CoRR公司 abs/1604.01685()]]>https://dblp.org/rec/journals/corr/CordtsORREBFRS162016年1月1日，星期五00:00:00+0100