KING: Generating Safety-Critical Driving Scenarios for Robust Imitation via Kinematics Gradients von Hanselmann, Niklas, Renz, Katrin, Chitta, Kashyap, Bhattacharyya, Apratim, Geiger, Andreas

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S.T.A.R.-Track: Latent Motion Models for End-to-End 3D Object Tracking with Adaptive Spatio-Temporal Appearance Representations von Doll, Simon, Hanselmann, Niklas, Schneider, Lukas, Schulz, Richard, Enzweiler, Markus, Lensch, Hendrik P.A.

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Unsupervised Domain Adaptive Object Detection with Class Label Shift Weighted Local Features von Tan, Andong, Hanselmann, Niklas, Ding, Shuxiao, Tombari, Federico, Cordts, Marius

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EMPERROR: A Flexible Generative Perception Error Model for Probing Self-Driving Planners von Hanselmann, Niklas, Doll, Simon, Cordts, Marius, Lensch, Hendrik P. A, Geiger, Andreas

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DualAD: Disentangling the Dynamic and Static World for End-to-End Driving von Doll, Simon, Hanselmann, Niklas, Schneider, Lukas, Schulz, Richard, Cordts, Marius, Enzweiler, Markus, Lensch, Hendrik P. A

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KING: Generating Safety-Critical Driving Scenarios for Robust Imitation via Kinematics Gradients von Hanselmann, Niklas, Renz, Katrin, Chitta, Kashyap, Bhattacharyya, Apratim, Geiger, Andreas

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S.T.A.R.-Track: Latent Motion Models for End-to-End 3D Object Tracking with Adaptive Spatio-Temporal Appearance Representations von Doll, Simon, Hanselmann, Niklas, Schneider, Lukas, Schulz, Richard, Enzweiler, Markus, Lensch, Hendrik P A

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PowerBEV: A Powerful Yet Lightweight Framework for Instance Prediction in Bird's-Eye View von Li, Peizheng, Ding, Shuxiao, Chen, Xieyuanli, Hanselmann, Niklas, Cordts, Marius, Gall, Juergen

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Learning Cascaded Detection Tasks with Weakly-Supervised Domain Adaptation von Hanselmann, Niklas, Schneider, Nick, Ortelt, Benedikt, Geiger, Andreas

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Visibility Guided NMS: Efficient Boosting of Amodal Object Detection in Crowded Traffic Scenes von Gählert, Nils, Hanselmann, Niklas, Franke, Uwe, Denzler, Joachim

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KING: Generating Safety-Critical Driving Scenarios for Robust Imitation via Kinematics Gradients von Hanselmann, Niklas, Renz, Katrin, Kashyap Chitta, Bhattacharyya, Apratim, Geiger, Andreas

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Verfahren zum Domänentransfer von domänen-adaptiven Objektdetektoren von Hanselmann, Niklas, Tan, Andong

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PowerBEV: A Powerful Yet Lightweight Framework for Instance Prediction in Bird's-Eye View von Li, Peizheng, Ding, Shuxiao, Chen, Xieyuanli, Hanselmann, Niklas, Cordts, Marius, Gall, Juergen

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Verfahren zur Modellierung statischer Objekte zur Umwelterfassung für ein Kraftfahrzeug von Schneider, Lukas, Hanselmann, Niklas, Doll, Simon

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Learning Cascaded Detection Tasks with Weakly-Supervised Domain Adaptation von Hanselmann, Niklas, Schneider, Nick, Ortelt, Benedikt, Geiger, Andreas

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Verfahren und System zur Überwachung einer Umgebung eines Fahrzeugs von Hanselmann, Niklas, Li, Peizheng, Ding, Shuxiao

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Visibility Guided NMS: Efficient Boosting of Amodal Object Detection in Crowded Traffic Scenes von Gählert, Nils, Hanselmann, Niklas, Franke, Uwe, Denzler, Joachim

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Verfahren zur Überprüfung eines Perzeptionsmoduls eines Fahrerassistenzsystems von Hanselmann, Niklas, Doll, Simon, Schneider, Nick

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