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Uma nova maneira de melhorar a modelagem de nuvem de pontos foi proposta.

Point-CPR melhora a análise de nuvem de pontos 3D, aumentando a eficiência e o aprendizado.

Apresentando o BITR, um novo jeito eficaz de combinar nuvens de pontos em espaço 3D.

Comparando os métodos NeRF e SLAM na criação de modelos 3D precisos.

R3D-AD melhora a detecção de defeitos na manufatura com técnicas de simulação inovadoras.

Um novo modelo pra entender ambientes 3D usando descrições baseadas em texto.

Uma olhada profunda no conjunto de dados InLUT3D de nuvens de pontos internas para pesquisa.

Um novo método melhora a segmentação semântica 3D integrando técnicas 2D.

Apresentando um novo método para resolver equações diferenciais usando dados irregulares.

Apresentando o DiffCD, um método que melhora o ajuste de superfícies a partir de nuvens de pontos ruidosos.

Um novo método pra registrar nuvens de pontos usando aprendizado equivariante aumenta a precisão e a robustez.

Um novo modelo melhora as técnicas de criação e manipulação de formas 3D.

Descubra como o LiDAR e as imagens aéreas medem alturas de objetos de forma eficaz.

Um novo método melhora a precisão de rastreamento em ambientes 3D desafiadores.

VoxelTrack melhora a precisão de rastreamento 3D usando representação de voxel e capacidades em tempo real.

Apresentando o SHSADE-PIDS, um método eficiente pra busca de arquitetura neural em dados de nuvem de pontos.

FruitNeRF usa tecnologia de imagem 3D pra contar frutas com precisão na agricultura.

Um novo modelo melhora a velocidade e a qualidade na criação de formas 3D.

Um método pra simplificar modelos 3D de espaços internos usando dados de nuvem de pontos.

DC3DO oferece uma nova maneira de classificar objetos 3D com mais precisão.

Aprenda como diferentes representações de dados 3D facilitam a análise de machine learning.

Diff-PCC melhora a eficiência e a qualidade da compressão de nuvem de pontos usando modelos de difusão.

Um método novo usando modelos de linguagem pra comprimir nuvens de pontos 3D de forma eficaz.

Um novo método melhora a segmentação semântica ao lidar com o desbalanceamento de classes em dados 3D.

Esse sistema ajuda as câmeras a encontrarem sua posição usando várias técnicas de mapa.

Descubra como o Positional Prompt Tuning melhora o processamento de dados 3D.

Abordando questões de adaptação de domínio pra melhorar sistemas de detecção de objetos 3D.

Um novo método melhora o registro de nuvens de pontos 3D usando Embedding de Variedade Universal.

Um novo método transforma texto em cenas 3D detalhadas sem esforço.

Um novo método pra criar texturas direto em superfícies 3D, evitando problemas comuns.

Um método auto-supervisionado melhora a precisão de estimativa de pose para objetos articulados usando dados mínimos.

Novos métodos melhoram a clareza e a precisão de nuvens de pontos 3D.

Descobrindo novas maneiras de criar formas 3D a partir de cortes transversais.

Uma nova abordagem para definir operadores laplacianos para nuvens de pontos usando redes neurais gráficas.

Novos métodos melhoram simulações de fluidos usando nuvens de pontos para mais eficiência e precisão.

MesonGS simplifica a gestão de arquivos 3D Gaussian melhorando a eficiência da compressão.

Novas técnicas melhoram a modelagem urbana dinâmica para várias aplicações.

Um novo método melhora o mapeamento subaquático usando nuvens de pontos 3D pra uma detecção de laços mais precisa.

Aprenda como vários sensores RGB-D melhoram o rastreamento de movimento humano.

Um novo método melhora o reconhecimento de lugares com LiDAR para robôs e carros autônomos.