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【深度学习】三维点云数据集总结

点云数据集总结三维点云数据,三维深度学习1.ShapeNetShapeNet是一个丰富标注的大规模点云数据集,其中包含了55中常见的物品类别和513000个三维模型。2.ShapeNetSem这是一个小的数据库,包含了270类的12000个物体。3.ModelNetModelNet总共有662中目标分类,127915个CAD,以及十类标记过方向朝向的数据。其中包含了三个子...

#深度学习
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第227期】Fri, 25 Jun 2021

AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览transformer、新模型、视觉语言模型、多模态、clip、视角合成

#transformer
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第282期】Wed, 3 Jan 2024

AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Wed, 3 Jan 2024Totally 70 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersStreet Gaussians for Modeling Dynamic Urban ScenesAuthors Yunzhi Yan, Haotong Lin, Chenxu Zhou, Weijie

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#计算机视觉
【Matlab】离散点拟合曲面

Matlab中可以使用interp函数和griddata函数来实现插值,从而得到拟合曲面从曲面上采样离散点拟合曲面1.离散点采样为了获取离散点,首先需要从某个特定的曲面上采样。其中利用数学的方法,就是先生成采样曲线的x-y坐标,并根据曲面方程获取对应的z值;%我们以螺旋采样为例%构建采样的坐标点x-ytheta = 0:0.025*pi:10*pi;r7 = 0 + 0....

#matlab
【三维深度学习】点云上采样网络PU-Net 代码分析

PU-Net的代码详解包含了网络基本训练过程、模型构造过程和损失函数定义等。可参照论文解读查看

【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第四十期】Wed, 3 Jan 2024

从最先进的文本到图像 T2I 扩散模型中汲取灵感,我们引入了 Auffusion,这是一个 TTA 系统,通过有效利用其固有的生成优势和精确的跨模态对齐,将 T2I 模型框架适应 TTA 任务。我们的检测方法的性能使用三个数据集进行检查,其中包括来自地中海七个月的记录,其中包含手动验证的环境噪声,以及从多米尼加岛收集的几天的手动标记数据,其中包含来自多条抹香鲸的约 40,000 次点击,以及来自巴

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#人工智能
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第290期】Mon, 15 Jan 2024

AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Mon, 15 Jan 2024Totally 66 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersSeeing the roads through the trees: A benchmark for modeling spatial dependencies with aerial imagery

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#人工智能#计算机视觉
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第284期】Fri, 5 Jan 2024

AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Fri, 5 Jan 2024Totally 62 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersLearning to Prompt with Text Only Supervision for Vision-Language ModelsAuthors Muhammad Uzair Khattak

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#计算机视觉
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第302期】Tue, 5 Mar 2024

AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Tue, 5 Mar 2024Totally 177 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersBrand Visibility in Packaging: A Deep Learning Approach for Logo Detection, Saliency-Map Prediction,

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#计算机视觉
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第五十七期】Wed, 18 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Wed, 18 Oct 2023Totally 82 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersVeRA: Vector-based Random Matrix AdaptationAuthors Dawid Jan Kopiczko, Tijmen Blankevoort,

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