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具身智能的发展已经引起了广泛关注，并有潜力带来革命性的变革，李飞飞的Voxposer、谷歌的RT1和RT2、谷歌的RTX、字节跳动的Robot Flamingo、斯坦福的ACT和卡耐基梅隆的3D_diffuser_act，均在不同任务和场景中展示了强大的能力。其主要包括：机器人决策能力的提升：大模型的发展使得机器人在决策能力上接近人类水平。结合深度学习和多模态感知技术，大模型赋予机器人更强的理解和

来源：3D视觉工坊添加微信：dddvisiona，备注：自动驾驶，拉你入群。文末附行业细分群。随着数据采集设备的优化升级，自动驾驶数据集也在不断升级迭代。国内外各大自动驾驶公司、研究所都先后推出自动驾驶数据集，为未来自动驾驶领域的技术发展提供重要研究材料。《自动驾驶开源数据体系：现状与未来》一文系统性地梳理自动驾驶开源数据集，对于助推产业生态良性循环有着重要意义。该文章是由上海人工智能实验室联合上

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研

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大家好，今天分享一个我认为未来最好发论文的方向：多模态融合。我总结了56个多模态融合的创新点，并整理了对应论文，来自ICLR2024、AAAI2024等顶会。想发论文的同学们赶快扫下方二维码下载资料合集，找到你的顶会idea！下滑查看全部56个多模态融合创新点多模态融合的渐进式融合多模态学习中的正交序列融合视听融合中多任务学习的集成框架量化半监督多模态学习中的交互基于Hypergraph的自监督多

作者丨花椒壳壳@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/485587275编辑丨3D视觉工坊论文标题：DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection作者单位：约翰霍普金斯大学，谷歌论文：https://arxiv.org/abs/2203.0819...

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作者丨花椒壳壳@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/500409423编辑丨3D视觉工坊论文标题：Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion作者单位：浙大等论文：https://arxiv.org/abs/2203.09780代码：暂未...