Un metodo self-supervised per la previsione del movimento usando solo nuvole di punti non etichettate.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Un metodo self-supervised per la previsione del movimento usando solo nuvole di punti non etichettate.
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Un nuovo metodo migliora la qualità dei dati LiDAR durante condizioni meteorologiche avverse.
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Nuove tecniche migliorano la qualità dei dati LiDAR in condizioni meteo difficili.
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GMSF offre un modo nuovo di stimare il movimento nello spazio 3D.
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Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la qualità nella creazione di modelli 3D.
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Un nuovo metodo per capire meglio i dati delle nuvole di punti 3D usando i transformer.
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Un nuovo metodo di allenamento migliora l'accuratezza nella stima della profondità usando fonti di dati diverse.
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Una nuova tecnica ricompone oggetti 3D rotti usando il matching di forme e superfici.
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Un nuovo framework migliora la segmentazione delle nuvole di punti usando modelli di visione di base.
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Esaminare il ruolo dell'apprendimento auto-supervisionato nel migliorare i modelli transformer per compiti di nuvole di punti.
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CID offre un nuovo modo per elaborare le nuvole di punti 3D in modo efficiente.
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Un nuovo modo per abbinare immagini a nuvole di punti usando dati geometrici e di colore.
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Un nuovo metodo migliora la stima della posa 3D umana attraverso i dati LiDAR.
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Un nuovo sistema robotico impara a gestire oggetti articolati in modo efficace.
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Nuovi metodi migliorano la precisione nell'allineamento delle nuvole di punti mediche nel tempo.
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Esplorare il ruolo del radar mmWave 4D nella tecnologia delle auto a guida autonoma.
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Un nuovo approccio alla resistenza efficace migliora l'analisi delle nuvole di punti.
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Presentiamo STTracker per una migliore precisione nel tracciamento nello spazio 3D usando nuvole di punti.
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MaskBEV usa maschere per migliorare il riconoscimento degli oggetti in ambienti 3D.
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Un nuovo metodo migliora l'analisi delle nuvole di punti per la tecnologia LiDAR.
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DeepIPCv2 migliora la navigazione usando LiDAR, specialmente in condizioni di scarsa illuminazione.
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Un nuovo metodo di telemanipolazione migliora la collaborazione tra robot e umani nella rimozione dei disordini.
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Un framework di riferimento per valutare i metodi di rimozione dei punti dinamici per i robot.
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Un nuovo metodo migliora le nuvole di punti per un'analisi 3D migliore.
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Ecco PoInt-Net per una decomposizione avanzata delle immagini intrinseche usando nuvole di punti 3D.
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VF-Net migliora la modellazione e la ricostruzione delle forme dentali usando tecniche innovative.
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Un metodo per convertire nuvole di punti in griglie efficienti per un'analisi più veloce.
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Un nuovo metodo migliora l'analisi delle nuvole di punti attraverso strategie di clustering efficienti.
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Un nuovo metodo migliora l'allineamento delle nuvole di punti senza necessitare di dati etichettati.
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PatchMixer migliora l'elaborazione delle nuvole di punti per una migliore generalizzazione nei compiti del mondo reale.
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La ricerca confronta modelli basati su immagini e modelli a nuvola di punti per la simulazione dei dati del calorimetro.
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Nuovi metodi migliorano il riconoscimento degli oggetti in ambienti diversi per le auto a guida autonoma.
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DELFlow migliora il tracciamento del movimento unendo nuvole di punti dense e dati delle immagini.
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Questo articolo parla di come migliorare le previsioni 3D per i robot usando la conoscenza sulle relazioni tra gli oggetti.
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Un nuovo metodo migliora i modelli 3D creati da immagini singole.
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Metodi efficienti per migliorare la condivisione di dati 3D tramite compressione di nuvole di punti.
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Un nuovo metodo migliora la precisione dei robot nel rilevare e gestire le provette.
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Un nuovo framework migliora l'accuratezza dei modelli 3D usando nuvole di punti parziali per le auto a guida autonoma.
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ELiOT migliora i metodi di odometria LiDAR per una migliore localizzazione dei robot.
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Il nuovo modello GravNetNorm migliora l'analisi delle nuvole di punti nel machine learning.
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