[Notes papier] RCM-Fusion : Fusion multi-niveaux radar-caméra pour la détection d'objets 3D - Code World

[Notes papier] RCM-Fusion : Fusion multi-niveaux radar-caméra pour la détection d'objets 3D

Enterprise 2023-10-02 21:53:09 views: null

NoSuchKey

Je suppose que tu aimes

Origine blog.csdn.net/weixin_45657478/article/details/131904821

[Notes papier] RCM-Fusion : Fusion multi-niveaux radar-caméra pour la détection d'objets 3D

[Notes papier] MonoNeRD : représentations de type NeRF pour la détection d'objets 3D monoculaires

[Partage de littérature Jiajiaguai] MVFusion : fusion d'un radar de détection d'objets 3D multi-vues et d'une caméra utilisant l'alignement sémantique

[Notes papier] NeRF-Det : apprentissage de la représentation volumétrique basée sur la géométrie pour la détection d'objets 3D multi-vues

[Notes de papier] PillarNeXt : Repenser les conceptions de réseaux pour la détection d'objets 3D dans les nuages de points LiDAR

[Notes papier] SVDM : modèle de diffusion à vue unique pour la détection d'objets 3D pseudo-stéréo

YOLO-MS : Repenser l'apprentissage de la représentation multi-échelles pour la détection d'objets en temps réel (notes d'étude sur papier)

Lecture papier : EPNet : Améliorer les fonctionnalités ponctuelles avec ImageSemantics pour la détection d'objets 3D

[Notes de papier] NeRF-RPN : Un cadre général pour la détection d'objets dans les NeRF

AndroidStudio-Conception et développement d'une fonction d'annuaire multi-niveaux pour les notes d'étude

[Notes papier] Transformateur multimodal : vers une détection d'objets 3D rapide et robuste

[Lecture papier] DiffusionDet : modèle de diffusion pour la détection d'objets

[Paper Notes] RCM-Fusion: Radar-Camera Multi-Level Fusion for 3D Object Detection

Interprétation papier--K-Radar : détection d'objets radar 4D pour la conduite autonome dans diverses conditions météorologiques

Détection d'images - PETR : Transformation d'intégration de position pour la détection d'objets 3D multi-vues (ECCV 2022)

Notes d'étude de conduite autonomes pour la fusion multi-capteurs

[Notes papier] HVDetFusion : un cadre de fusion caméra-radar simple et robuste

[Lecture papier] Détection d'objets Zero-Shot : un synthétiseur de caractéristiques régionales robuste pour la détection d'objets

【ICCV 2023】3DPPE : codage de position de point 3D pour transformateurs de détection d'objets 3D multi-caméras

MonoDETR : transformateur guidé en profondeur pour l'interprétation papier de détection d'objets 3D monoculaires

Réseau de détection d'objets 3D à vues multiples pour la conduite autonome

Fusion d'objets dans js

[Notes papier] MetaBEV : Résoudre les pannes de capteurs pour la détection BEV et la segmentation cartographique

【Lecture papier】Pose à partir de la forme : estimation de la pose profonde pour les objets 3D arbitraires

【ICCV 2023】FocalFormer3D : Focus sur les instances dures pour la détection d'objets 3D

[Notes papier] SAM3D : Détection d'objets 3D Zero-Shot via un modèle Segment Anything

[Lecture papier] Suivi multi-objets—ByteTrackV2 : suivi multi-objets 2D et 3D en associant chaque boîte de détection

[python] notes d'étude pandas (9) pour réaliser la fusion de DataFrame

Lecture papier : SLAM et reconstruction sémantique 3D basée sur la fusion du lidar et de la vision monoculaire

Module d'ondelettes maximum pour la fusion d'images

conseillé

Classement

du quotidien

Plus

2025-02-06(0)

2025-02-05(0)

2025-02-04(0)

2025-02-03(0)

2025-02-02(0)

2025-02-01(0)

2025-01-31(0)

2025-01-30(0)

2025-01-29(0)

2025-01-28(0)