<div dir="ltr">Hello All, <div><br></div><div>The workshop from the <b style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0)">3D-DLAD-v3 (3rd 3D Deep Learning for Autonomous Driving) </b><span style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0)"><b>workshop</b> </span><span style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0)">organized as a part of the flagship automotive conference Intelligent Vehicles 2021 </span><a href="https://2021.ieee-iv.org/" title="https://2021.ieee-iv.org/" rel="noreferrer" target="_blank" style="font-family:arial,sans-serif">https://2021.ieee-iv.org/</a><font color="#000000" face="arial, sans-serif"> are now available online here : </font></div><div><br></div><div><a href="https://youtube.com/playlist?list=PLMQLIUnu4fV1Ups3hB7F8aV2zOmB1dqmK">https://youtube.com/playlist?list=PLMQLIUnu4fV1Ups3hB7F8aV2zOmB1dqmK</a><font color="#000000" face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><br></div><div>A recall of the talks presented at the workshop :</div><div><div><ul><li><font face="arial, sans-serif">On Monocular Depth Estimation: (1) MonoDEVS ; (2) Multi-modal Co-training, Dr. Antonio M. López</font></li><li><font face="arial, sans-serif">Point-based recognition, Prof. Philipp Krähenbühl</font></li><li><font face="arial, sans-serif">Lidar Segmentation at Motional, Venice Liong</font></li><li><font face="arial, sans-serif">Co-Development of Automatic Annotation for Machine Learning and Sensor Fusion Improvement System, Stefan Haag</font></li><li><font face="arial, sans-serif">Radar Perception for Automated Driving – Data and Methods, Ole Schumann</font></li><li><font face="arial, sans-serif">Perception Data Pipeline at Innoviz Technologies, Amir Day</font></li><li><font face="arial, sans-serif">[paper 1] The Oxford Road Boundaries Dataset, Tarlan Suleymanov*, Matthew Gadd, Daniele De Martini, Paul Newman</font></li><li><font face="arial, sans-serif">[paper2] Unsupervised Joint Multi-Task Learning of Vision Geometry Tasks, Prabhash Kumar Jha*, Doychin Tsanev, Luka Lukic</font></li><li><font face="arial, sans-serif">[paper3] CFTrack: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Multi Object Tracking, Ramin Nabati, Landon Harris, Hairong Qi</font></li><li><font face="arial, sans-serif">[paper4] Machine learning based 3D object detection for navigation in unstructured environments, Gjorgji Nikolovski, Michael Reke*, Ingo Elsen, Stefan Schiffer</font></li><li><font face="arial, sans-serif">[paper5] Pruning CNNs for LiDAR-based Perception in Resource Constrained Environments, Manoj Vemparala*, Anmol Singh, Ahmed Mzid, Nael Fasfous, Alexander Frickenstein, Florian Mirus, Hans Joerg Voegel, Naveen Shankar Nagaraja, Walter Stechele</font></li><li>Modern methods of visual localization, Dr. Martin Humenberger</li><li>All-In-One Drive: A Large-Scale Comprehensive Perception Dataset with High-Density Long-Range Point Clouds, Xinshuo Weng</li><li>Offboard Perception for Autonomous Driving, Charles R Qi</li><li>Using Artificial Intelligence layer to transform high-resolution radar point cloud into insights for Autonomous Driving applications, Sani Ronen</li><li>Self-supervised 3D vision, Dr. Rareș Ambruș</li></ul></div></div><div>Best regards, </div><div>DLAD Team</div></div>