Découvrez comment les GAN transforment la création d'objets et d'environnements 3D.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage machine quantique pour une classification précise des données de nuages de points.
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Améliorer la précision de détection d'objets en utilisant le flux de scène dans le traitement de nuages de points.
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Explore comment l'Analyse Topologique des Données aide à prévoir les tendances du marché et les changements de prix.
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SHS-Net propose une nouvelle méthode pour estimer les normales orientées à partir de nuages de points.
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D-Net améliore l'analyse de nuages de points en identifiant des points distinctifs clés.
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Une technique pour différencier les objets articulés et rigides pour la robotique.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour créer des maillages de haute qualité à partir de données de nuages de points.
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Présentation de techniques pour mieux gérer les reflets dans les données de nuages de points.
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Une nouvelle méthode pour estimer le flux de scène sans étiquettes humaines améliore la vitesse et la précision.
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Une nouvelle méthode auto-supervisée réduit le besoin de données étiquetées dans l'analyse des nuages de points.
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Une méthode auto-supervisée pour la prédiction de mouvement en utilisant uniquement des nuages de points non étiquetés.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des données LiDAR pendant des conditions météorologiques difficiles.
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De nouvelles techniques améliorent la qualité des données LiDAR dans des conditions météo difficiles.
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GMSF propose une nouvelle façon d'estimer le mouvement dans l'espace 3D.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la qualité dans la création de modèles 3D.
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Une nouvelle méthode pour mieux comprendre les données de nuages de points 3D en utilisant des transformeurs.
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Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la précision de l'estimation de la profondeur en utilisant des sources de données variées.
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Un nouveau cadre améliore la segmentation de nuages de points en utilisant des modèles de fondation visuels.
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Examen du rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans l'amélioration des modèles transformer pour les tâches de nuages de points.
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CID propose une nouvelle façon de traiter les nuages de points 3D de manière efficace.
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Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la pose humaine en 3D grâce aux données LiDAR.
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Un nouveau système robotique apprend à manipuler des objets articulés efficacement.
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Une nouvelle approche de la résistance efficace améliore l'analyse des nuages de points.
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MaskBEV utilise des masques pour améliorer la détection d'objets dans des environnements 3D.
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