ENabling Self-Driving in Uncertain Real Environments

Projektinformationen

ENSURE

ID Finanzhilfevereinbarung: 101116486

DOI

10.3030/101116486

EK-Unterschriftsdatum 24 Oktober 2023

Startdatum 1 November 2023

Enddatum 31 Oktober 2028

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 497 920,00

EU-Beitrag

€ 1 497 920,00

Koordiniert durch

KOC UNIVERSITY
Türkiye

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (1)

A Likelihood Ratio-Based Approach to Segmenting Unknown Objects

Autoren: Nazir Nayal; Youssef Shoeb; Fatma Güney
Veröffentlicht in: International Journal of Computer Vision, 2025, ISSN 1573-1405
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/S11263-025-02509-0

Conference proceedings (6)

Have We Ever Encountered This Before? Retrieving Out-of-Distribution Road Obstacles From Driving Scenes

Autoren: Youssef Shoeb, Robin Chan, Gesina Schwalbe, Azarm Nowzad, Fatma Güney, Hanno Gottschalk
Veröffentlicht in: Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2024
Herausgeber: IEEE/CVF

CarFormer: Self-driving with Learned Object-Centric Representations

Autoren: Shadi Hamdan; Fatma Güney
Veröffentlicht in: European Conference on Computer Vision (ECCV), 2024
Herausgeber: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-72652-1_11

Self-Evolving Depth-Supervised 3D Gaussian Splatting from Rendered Stereo Pairs

Autoren: Sadra Safadoust; Fabio Tosi; Fatma Güney; Matteo Poggi
Veröffentlicht in: The 35th British Machine Vision Conference, 2024
Herausgeber: The British Machine Vision Association

O1O: Grouping of Known Classes to Identify Unknown Objects as Odd-One-Out

Autoren: Mısra Yavuz; Fatma Güney
Veröffentlicht in: Asian Conference on Computer Vision, 2024
Herausgeber: Springer, Singapore
DOI: 10.1007/978-981-96-0972-7_23

TRACK-ON: TRANSFORMER-BASED ONLINE POINT TRACKING WITH MEMORY

Autoren: Görkay Aydemir, Xiongyi Cai, Weidi Xie, Fatma Güney
Veröffentlicht in: International Conference on Learning Representations, 2025
Herausgeber: OpenReview.net

Segment-Level Road Obstacle Detection Using Visual Foundation Model Priors and Likelihood Ratios

Autoren: Shoeb, Youssef; Nayal, Nazir; Nowzad, Azarm; Güney, Fatma; Gottschalk, Hanno
Veröffentlicht in: Proceedings of the 20th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications, 2025
Herausgeber: SCITEPRESS
DOI: 10.5220/0013126700003912