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Novos métodos melhoram o reconhecimento de objetos em ambientes variados para carros autônomos.

O DELFlow melhora o rastreamento de movimento ao combinar nuvens de pontos densas e dados de imagem.

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Um novo método melhora modelos 3D gerados a partir de imagens únicas.

Métodos eficientes para melhorar o compartilhamento de dados 3D por meio da compressão de nuvem de pontos.

Um novo método melhora a precisão dos robôs em detectar e gerenciar tubos de ensaio.

Uma nova estrutura melhora a precisão de modelos 3D usando nuvens de pontos parciais para carros autônomos.

ELiOT melhora os métodos de odometria LiDAR para uma localização de robôs mais precisa.

O novo modelo GravNetNorm melhora a análise de nuvens de pontos em machine learning.

GridPull melhora a velocidade e a precisão na reconstrução de superfícies a partir de nuvens de pontos.

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Novo método não supervisionado melhora a detecção de mudanças em paisagens usando dados de LiDAR.

Um novo método melhora a densidade e a precisão de nuvens de pontos usando meta-aprendizagem.

Aproveitando métodos de auto-supervisão pra melhorar a segmentação semântica de LiDAR.

Um novo método transforma propostas barulhentas em detecções de objetos 3D precisas.

AutonomROS integra hardware reconfigurável pra uma operação eficiente de veículos autônomos.

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Uma nova abordagem usando nuvens de pontos melhora a eficiência do design de implantes cranianos.

Novo codec consegue alta eficiência na transmissão de dados de nuvem de pontos.

Explorando o papel das GNNs no processamento de dados de nuvem de pontos.

Novo método melhora a compreensão dos robôs sobre interações de objetos em ambientes 3D.

Redes neurais melhoram a precisão e a eficiência da reconstrução de superfícies 3D a partir de nuvens de pontos.

Real3D-AD oferece um dataset de alta qualidade para melhorar a detecção de anomalias em nuvens de pontos.

Um novo método melhora a compressão e reconstrução de dados LiDAR.

Uma nova estrutura usa quadrics pra modelagem de forma 3D eficiente.

Analisando o papel dos VANTs na melhora dos métodos de detecção de árvores usando nuvens de pontos e imagens.

APNet combina imagens aéreas e nuvens de pontos pra uma análise urbana melhor.

Motion2VecSets melhora a reconstrução de formas 3D a partir de sequências de nuvem de pontos.

Um método novo melhora modelos 3D a partir de nuvens de pontos barulhentas.

O DirDist oferece uma maneira melhor de medir as diferenças entre formas 3D sem precisar de correspondências de pontos.

Um modelo cria formas 3D realistas a partir de vários inputs rapidinho.

Uma nova abordagem combina modelos de difusão com renderização neural para geração de cenas urbanas.

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Novos modelos melhoram como a gente lida com dados de nuvens de pontos.

Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina para dados 3D.

Pesquisadores apresentam o registro de nuvem de pontos pra uma comparação melhor das estruturas biomoleculares.

O CLIPPER+ melhora o registro de nuvens de pontos identificando com precisão os pontos bons entre os ruins.

O CLIPose melhora a estimativa de pose de objetos usando imagens, nuvens de pontos e descrições de texto.