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#380
summarized by : 朝岡忠
どんな論文か？
非常に多様で自由に利用できる膨大な量のナビゲーションデータがWebにアップロードされている．大量のオンライン単眼画像を利用してスケーラブルな運転を学習するためのフレームワークであるSelfDを提案．
新規性
①制約のない画像からの学習を促進するために，単眼画像を鳥瞰図空間にマッピングするモデルを開発（すなわち，カメラの較正を必要としない）．②自己学習とデータ拡張を組み合わせた新しい半教師あり学習アプローチを提案．③YouTube動画の大規模なデータセットを用いてSelfDを学習させ，困難なナビゲーションシナリオにおける汎化効果を分析．
結果
nuScenes, Argoverse, Waymo, CARLA での運転性能評価において最大24%改善．
その他（なぜ通ったか？等）
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