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Nuevo método mejora la comprensión de los robots sobre las interacciones de objetos en entornos 3D.

Las redes neuronales mejoran la precisión y eficiencia de la reconstrucción de superficies 3D a partir de nubes de puntos.

Real3D-AD ofrece un conjunto de datos de alta calidad para mejorar la detección de anomalías en nubes de puntos.

Un nuevo método mejora la compresión y reconstrucción de datos LiDAR.

Un nuevo marco utiliza cuádricas para modelar formas 3D de manera eficiente.

Examinando el papel de los drones en mejorar los métodos de detección de árboles usando nubes de puntos e imágenes.

APNet combina imágenes aéreas y nubes de puntos para un mejor análisis urbano.

Motion2VecSets mejora la reconstrucción de formas 3D a partir de secuencias de nubes de puntos.

Un nuevo método mejora modelos 3D a partir de nubes de puntos ruidosas.

DirDist ofrece una mejor manera de medir las diferencias entre formas 3D sin necesidad de correspondencias de puntos.

Un modelo crea formas 3D realistas a partir de varios inputs rápidamente.

Un enfoque novedoso combina modelos de difusión con renderizado neural para la generación de escenas urbanas.

Este artículo examina cómo el tipo de observación impacta el aprendizaje de tareas en robots.

Nuevos modelos mejoran cómo manejamos los datos de nubes de puntos.

Nuevos métodos mejoran los modelos de aprendizaje automático para datos en 3D.

Los investigadores presentan el registro de nubes de puntos para una mejor comparación de estructuras biomoleculares.

CLIPPER+ mejora el registro de nubes de puntos al identificar con precisión los inliers entre los outliers.

CLIPose mejora la estimación de pose de objetos usando imágenes, nubes de puntos y descripciones de texto.

CAD-SIGNet mejora cómo reconstruimos la historia de diseño a partir de nubes de puntos.

DUFOMap ofrece mapeo eficiente en tiempo real para entornos dinámicos.

Un nuevo método mejora el modelado 3D de edificios usando datos de nubes de puntos.

Un nuevo método mejora la precisión de modelos 3D a partir de nubes de puntos.

Un nuevo método mejora la forma en que los robots agarran objetos al combinar la planificación del movimiento y del agarre usando nubes de puntos.

La capa de Lennard-Jones mejora la distribución de nubes de puntos para un mejor análisis de formas 3D.

Un enfoque novedoso mejora la representación de formas en datos 3D complejos.

Investigaciones muestran que los datos sintéticos pueden ayudar al aprendizaje profundo en tareas forestales.

Un estudio sobre el impacto del deep learning en la compresión de nubes de puntos y la calidad de textura.

Un nuevo método mejora el mapeo de entornos 3D usando mosaicos de nubes de puntos.

Un método para mejorar la detección de objetos 3D usando datos de LiDAR.

Un nuevo método mejora la navegación en robots con datos limitados.

VecKM mejora la codificación de geometría local para nubes de puntos, aumentando la eficiencia y la robustez.

EasyTrack y EasyTrack++ mejoran el seguimiento de objetos en entornos 3D usando nubes de puntos.

La investigación mejora la precisión de la poda robótica usando simulación y técnicas de aprendizaje profundo.

Nuevas técnicas mejoran la creación de escenas 3D usando descripciones de texto.

Un nuevo método mejora la búsqueda de caminos de ondas de radio usando nubes de puntos ruidosas.

HashPoint acelera el renderizado de nubes de puntos sin perder calidad de imagen.

Un nuevo método permite modelar en 3D en detalle a partir de una sola imagen.

Estamos combinando datos de cámaras y radares para mejorar la detección de objetos en los vehículos autónomos.

Este método mejora la seguridad de los autos autónomos mediante técnicas de detección mejoradas.

Un nuevo conjunto de datos mejora la clasificación de datos Lidar para paisajes diversos.