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2024-07-18 talkingdev

LiDAR语义分割:SFPNet新方法实现跨技术通用

SFPNet是一种新方法,旨在实现对不同类型的LiDAR技术的泛化。该方法采用稀疏焦点调制技术,而非传统的窗口注意力机制,从而实现了对多级上下文的提取和动态聚合。这一全新的处理方式,使得SFPNet在LiDAR语义分割领域...

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2024-07-11 talkingdev

论文:SuperFlow推动自动驾驶的3D感知技术进步

SuperFlow是一种新的框架,通过使用连续的LiDAR-camera对进行时空预训练,增强了自动驾驶中的3D感知能力。在自动驾驶技术中,3D感知的重要性不言而喻,它可以帮助自动驾驶汽车更准确地理解周围环境,进行更安全、更...

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2024-07-11 talkingdev

论文:自动驾驶的3D数据生成,PerlDiff方法引领新潮流

PerlDiff方法将3D几何信息与街景图像生成相结合,进一步提高了街景图像生成的精确性。这种方法的提出,无疑为自动驾驶领域的3D数据生成提供了新的研究方向和方法。通过更精确的街景图像生成,自动驾驶技术的安全性和...

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2024-07-09 talkingdev

MIT利用阴影构建3D场景模型,包括被遮挡的物体

MIT和Meta的研究人员开发了一种名为PlatoNeRF的人工智能技术,该技术利用阴影和单光子激光雷达来创建3D场景模型,包括被遮挡的区域。这种方法可以增强自动驾驶车辆的安全性,并改善AR/VR体验。PlatoNeRF超越了传统方...

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2024-06-19 talkingdev

优化引导神经迭代:新框架(OGNI-DC)发布

近日,一项名为OGNI-DC的全新框架在GitHub上发布。该框架采用了“优化引导神经迭代”(Optimization-Guided Neural Iterations,简称OGNI)的技术。这种技术通过优化深度梯度场并将深度梯度集成到深度地图中,从而实现深...

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2024-06-19 talkingdev

多视图图像赋能3D表征学习:Duoduo CLIP模型发布

近日,一款名为Duoduo CLIP的3D表征学习模型引起了业界的广泛关注。与传统的3D表征学习模型不同,Duoduo CLIP采用多视图图像,而非点云数据作为输入。这种独特的设计,使得Duoduo CLIP在3D表征学习的效果上,可能会...

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2024-06-03 talkingdev

AI技术向边缘计算迈进,开辟全新应用领域

随着人工智能(AI)技术的不断进步,AI正在向多模态和边缘计算方向发展。这种转变不仅改变了我们对AI的使用方式,还大大提高了其在实际应用中的有效性。多模态AI是指能够处理多种形式的数据,例如文本、图像和语音,...

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2024-05-31 talkingdev

开源4K-Rain13k数据集:解决超高清图像去雨问题

研究人员近日发布了一个名为4K-Rain13k的新数据集,这一数据集中包含了13,000对4K分辨率的图像,旨在解决超高清(UHD)图像中的去雨问题。4K-Rain13k数据集的推出,为图像处理和计算机视觉领域提供了宝贵的资源,使...

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