Namdar Homayounfar
我是Uber雷竞技是骗人的 ATG Toronto的一名研究科学家，也是多伦多大学的一名博士生，师从Raquel Urtasun教授。我在深度学习和计算机视觉方雷竞技是骗人的面有着广泛的研究兴趣。我目前的工作重点是开发深度结构化模型，用于创建自动驾驶汽车安全导航所需的高清地图。之前，我在多伦多大学获得了统计学硕士学位，在此之前，我在麦吉尔大学获得了概率和统计学学士学位。
雷竞技是骗人的研究论文
DAGMapper:通过发现车道拓扑来学习映射
n Homayounfar，观测。马\ *，j .梁\ *，x吴，j .风扇，r . Urtasun
我们绘制复杂的车道拓扑在高速公路通过形成问题作为一个深有向图形模型。作为一个有趣的结果，我们可以训练我们的模型在I40和推广到看不见的高速公路在SF。[PDF]
计算机视觉国际会议(ICCV), 2019
我们绘制复杂的车道拓扑在高速公路通过形成问题作为一个深有向图形模型。作为一个有趣的结果，我们可以训练我们的模型在I40和推广到看不见的高速公路在SF。[PDF]
计算机视觉国际会议(ICCV), 2019
用于道路边界提取的卷积循环网络
j .梁，n Homayounfar，美国王，观测。马，r . Urtasun
创建包含场景静态元素精确信息的高清地图，对于让自动驾驶汽车安全驾驶至关重要。在本文中，我们解决了从激光雷达和相机图像中提取可行驶道路边界的问题。[…][PDF]
计算机视觉及模式识别会议(CVPR), 2019
创建包含场景静态元素精确信息的高清地图，对于让自动驾驶汽车安全驾驶至关重要。在本文中，我们解决了从激光雷达和相机图像中提取可行驶道路边界的问题。[…][PDF]
计算机视觉及模式识别会议(CVPR), 2019
深度多传感器车道检测
m .呗，g . Mattyus，n Homayounfar，美国王，s . k . Lakshmikanth，r . Urtasun
可靠、准确的车道检测一直是自动驾驶领域的一个长期问题。近年来，利用图像(或视频)作为图像空间的输入和推理的方法已经发展起来。在本文中，我们认为精确的图像估计不能转化为精确的三维车道边界，这是现代运动规划算法所要求的输入。[…][PDF]
智能机器人与系统国际会议(——), 2018
可靠、准确的车道检测一直是自动驾驶领域的一个长期问题。近年来，利用图像(或视频)作为图像空间的输入和推理的方法已经发展起来。在本文中，我们认为精确的图像估计不能转化为精确的三维车道边界，这是现代运动规划算法所要求的输入。[…][PDF]
智能机器人与系统国际会议(——), 2018
结构化在线地图的层次循环注意网络
Homayounfar, W. Ma, S. Lakshmikanth，r . Urtasun
本文研究了基于稀疏三维点云的在线道路网络提取问题。我们的方法是受注释器如何构建车道图的启发，首先确定有多少车道，然后依次绘制每个车道。[…][PDF]
计算机视觉及模式识别会议(CVPR), 2018
本文研究了基于稀疏三维点云的在线道路网络提取问题。我们的方法是受注释器如何构建车道图的启发，首先确定有多少车道，然后依次绘制每个车道。[…][PDF]
计算机视觉及模式识别会议(CVPR), 2018
基于深度结构模型的运动场定位
n Homayounfar美国费德勒,r . Urtasun
在这项工作中，我们提出了一种新的方法，有效地定位一个足球场地从单一的广播图像的比赛。这方面的相关工作依赖于手动标注一些关键帧，并将定位扩展到类似的图像，或者在体育场安装固定的专用摄像机，从那里可以获得球场的布局。[…][PDF]
计算机视觉及模式识别会议(CVPR), 2017
在这项工作中，我们提出了一种新的方法，有效地定位一个足球场地从单一的广播图像的比赛。这方面的相关工作依赖于手动标注一些关键帧，并将定位扩展到类似的图像，或者在体育场安装固定的专用摄像机，从那里可以获得球场的布局。[…][PDF]
计算机视觉及模式识别会议(CVPR), 2017
