공고 등록 공고 달력 로그인

[Internship Research Track 2] 4D Occupancy & Scene Flow Network | 오늘의 공고

채용공고 목록

스트라드비젼

[Internship Research Track 2] 4D Occupancy & Scene Flow Network

D-810/18(일) 14:59 마감2

경력

경력무관

채용 유형

인턴

학력

학력무관

지역

정보 없음

담당 업무

프로젝트에 따라 다음 연구 중 하나 이상을 수행합니다.
Multi-camera temporal image를 이용한 3D·4D Semantic Occupancy Prediction Model 설계
BEV, voxel, tri-plane, sparse voxel 또는 implicit neural field 기반 3D Scene Representation 연구
Static structure와 dynamic object를 통합적으로 표현하는 Occupancy Architecture 개발
Temporal feature fusion과 ego-motion compensation을 활용한 장시간 4D Scene Understanding
현재 Occupancy로부터 미래 Occupancy, Scene Flow, Velocity Field 및 Motion Uncertainty를 예측하는 모델 연구
Object-centric Representation과 Occupancy-centric Representation을 결합하는 Hybrid Architecture 연구
Camera, LiDAR multi-sweep, 3D box, depth, ego-motion 및 map information을 활용한 Occupancy Ground Truth 생성
Self-supervised, weakly supervised, pseudo-labeling 및 teacher-student learning을 이용한 Label Cost 절감 연구
Occlusion 영역, blind spot 및 unobserved space에 대한 uncertainty-aware prediction 연구
Long-range·small-object·VRU·irregular obstacle에 대한 Occupancy 품질 개선
Occupancy와 Flow 결과를 Planning Cost Map, Collision Checking 및 Free-space Reasoning에 연결하는 Interface 연구
mIoU, F-score, precision·recall, flow EPE, temporal warping consistency, calibration error 및 planning impact 기반 평가
실제 차량 적용을 고려한 network compression, knowledge distillation, mixed precision 및 runtime optimization

자격 요건

본인에게 해당하는 항목을 체크해보세요.

필수 0/5 충족

자격 요건 · 5개

🧪 이런 연구 경험이 있으시면 좋아요!
BEV Perception, 3D Detection, Semantic Segmentation 또는 Occupancy Prediction 경험
Scene Flow, Motion Prediction, Future Prediction 또는 Tracking 경험
LiDAR·Camera Fusion 및 3D annotation·pseudo-label generation 경험
Autonomous Driving Dataset을 활용한 연구 경험

근무 조건

형태: 인턴