ShelfOcc: Native 3D Supervision beyond LiDAR for Vision-Based Occupancy Estimation
Boeder S; Gigengack F; Roesler S; Caesar H; Risse B
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewedDetails zur Publikation
Herausgeber*innen: Kanade, T.; Ullman, Shimon; Kambhamettu, Chandra; Metaxas, Dimitris N.
Buchtitel: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Seitenbereich: 1-8
Verlag: Wiley-IEEE Computer Society Press
Verlegt durch: IEEE/CVF
Erscheinungsort: Denver, USA
Status: akzeptiert / in Druck (unveröffentlicht)
Veröffentlichungsjahr: 2026
Sprache, in der die Publikation verfasst ist: Englisch
Konferenz: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Denver, Vereinigte Staaten
Stichwörter: foundation models; occupancy prediction; deep learning; AI
Autor*innen der Universität Münster
| Risse, Benjamin | Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |