Buchumschlag

SearchAD: Large-Scale Rare Image Retrieval Dataset for Autonomous Driving

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Embacher, Felix, Uhrig, Jonas, Cordts, Marius, Enzweiler, Markus
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Neural Rendering for Sensor Adaptation in 3D Object Detection
von: Embacher, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DualAD: Disentangling the Dynamic and Static World for End-to-End Driving
von: Doll, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

6Img-to-3D: Few-Image Large-Scale Outdoor Driving Scene Reconstruction
von: Gieruc, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Matters for Scalable and Robust Learning in End-to-End Driving Planners?
von: Holtz, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GaussianAD: Gaussian-Centric End-to-End Autonomous Driving
von: Zheng, Wenzhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QuAD: Query-based Interpretable Neural Motion Planning for Autonomous Driving
von: Biswas, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

STELLAR: Scaling 3D Perception Large Models for Autonomous Driving
von: Li, Yingwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DeeAD: Dynamic Early Exit of Vision-Language Action for Efficient Autonomous Driving
von: HU, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AD4AD: Benchmarking Visual Anomaly Detection Models for Safer Autonomous Driving
von: Genilotti, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ARETE: Attention-based Rasterized Encoding for Topology Estimation using HSV-transformed Crowdsourced Vehicle Fleet Data
von: Fritz, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scaling-Aware Data Selection for End-to-End Autonomous Driving Systems
von: Dimlioglu, Tolga, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hint-AD: Holistically Aligned Interpretability in End-to-End Autonomous Driving
von: Ding, Kairui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling Up Deep Clustering Methods Beyond ImageNet-1K
von: Adaloglou, Nikolas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Doe-1: Closed-Loop Autonomous Driving with Large World Model
von: Zheng, Wenzhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scale Efficient Training for Large Datasets
von: Zhou, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AD-EE: Early Exiting for Fast and Reliable Vision-Language Models in Autonomous Driving
von: Huang, Lianming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MMR-AD: A Large-Scale Multimodal Dataset for Benchmarking General Anomaly Detection with Multimodal Large Language Models
von: Yao, Xincheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GraphPilot: Grounded Scene Graph Conditioning for Language-Based Autonomous Driving
von: Schmidt, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ActiveAD: Planning-Oriented Active Learning for End-to-End Autonomous Driving
von: Lu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Challenges in Hyperspectral Imaging for Autonomous Driving: The HSI-Drive Case
von: Basterretxea, Koldo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kaputt: A Large-Scale Dataset for Visual Defect Detection
von: Höfer, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Soft Label Pruning and Quantization for Large-Scale Dataset Distillation
von: Lingao, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pseudo-Simulation for Autonomous Driving
von: Cao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BridgeDrive: Diffusion Bridge Policy for Closed-Loop Trajectory Planning in Autonomous Driving
von: Liu, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Image and Video Generation via Test-Time Evolutionary Search
von: He, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Searching Realistic-Looking Adversarial Objects For Autonomous Driving Systems
von: Sun, Shengxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AD^2-Bench: A Hierarchical CoT Benchmark for MLLM in Autonomous Driving under Adverse Conditions
von: Wei, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AD$^2$: Analysis and Detection of Adversarial Threats in Visual Perception for End-to-End Autonomous Driving Systems
von: Sahu, Ishan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LargeAD: Large-Scale Cross-Sensor Data Pretraining for Autonomous Driving
von: Kong, Lingdong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Box-QAymo: Box-Referring VQA Dataset for Autonomous Driving
von: Etchegaray, Djamahl, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating Large-Scale Dataset Distillation via Exploration-Exploitation Optimization
von: Alahmadi, Muhammad J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Aneumo: A Large-Scale Comprehensive Synthetic Dataset of Aneurysm Hemodynamics
von: Li, Xigui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BEV-TSR: Text-Scene Retrieval in BEV Space for Autonomous Driving
von: Tang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AIDE: An Automatic Data Engine for Object Detection in Autonomous Driving
von: Liang, Mingfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EMT: A Visual Multi-Task Benchmark Dataset for Autonomous Driving
von: Madjid, Nadya Abdel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Masked Self-Supervised Pre-Training for Text Recognition Transformers on Large-Scale Datasets
von: Kišš, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers
von: Chen, Li, et al.
Veröffentlicht: (2023)

STT: Stateful Tracking with Transformers for Autonomous Driving
von: Jing, Longlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

E3AD: An Emotion-Aware Vision-Language-Action Model for Human-Centric End-to-End Autonomous Driving
von: Tang, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SimpleLLM4AD: An End-to-End Vision-Language Model with Graph Visual Question Answering for Autonomous Driving
von: Zheng, Peiru, et al.
Veröffentlicht: (2024)