在这篇论文中，我们提出了一种轻量级的3D物体检测框架，名为PromptDet，它由一个相机检测器和激光雷达辅助的Prompter组成。PromptDet通过AHA进行激光雷达和相机的融合，如果同时有图像和激光雷达点，它是一个轻量级的多模态检测器。由于CMKl，PromptDet仍然优于仅以图像为输入的基线。AHA和CMKI构成了即插即用的激光雷达辅助Prompter，整个框架的训练非常简单只需少量

大家好，我是jack，近期由于工作需要，公司采购了一套3D视觉工坊的，并在技术老师的指导下，编译并运行成功Fast-Livo2。HandBot-S1手持三维扫描仪。

RT-DETR是第一款基于实时端到端转换器的物体检测器。它的效率来自于框架设计和匈牙利匹配。然而，与YOLO系列等密集监督检测器相比，匈牙利匹配提供的监督要稀疏得多，导致模型训练不足，难以实现最佳结果。为了解决这些问题，我们提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法，命名为RT-DETRv3。首先，我们引入一个基于CNN的辅助分支，它提供密集的监督，与原始解码器协作来增强编码器特征表示。其次

我们介绍了SPARS3R、场景重建和NVS。可以用稀疏实现高质量渲染的方法输入图像。我们证明了现有方法能够引导tc。由于稀疏点云初始化导致渲染模糊。重新在从之前生成密集点云方面取得进展深度估计模型虽然很有前途，但可能导致噪声姿势估计。为了解决这些问题，SPARS3R结合了二者的优点，提出了一种两步对齐方法。第一步计算深度先验点云与参考SfM点云之间的全局变换矩阵。第二步使用第一步中的异常点语义区域

Halcon在机器视觉中的价值主要体现在提供高效、可扩展、灵活的机器视觉解决方案，帮助用户解决各种复杂的机器视觉问题，提高生产效率和产品质量。Halcon的灵活架构使其能够快速开发出任何类型的机器视觉应用。其全球通用的集成开发环境(HDevelop)有助于降低产品成本，并缩短软件开发周期。Halcon拥有超过2100个算子的成像库，该库支持多核平台、AVX2和NEON等特殊指令集以及GPU加速，从

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在这篇论文中，我们提出了一种轻量级的3D物体检测框架，名为PromptDet，它由一个相机检测器和激光雷达辅助的Prompter组成。PromptDet通过AHA进行激光雷达和相机的融合，如果同时有图像和激光雷达点，它是一个轻量级的多模态检测器。由于CMKl，PromptDet仍然优于仅以图像为输入的基线。AHA和CMKI构成了即插即用的激光雷达辅助Prompter，整个框架的训练非常简单只需少量

当前的图像检索系统经常面临领域特异性和泛化问题。这项研究旨在通过开发一个通用特征提取器的计算有效的训练框架来克服这些限制，该通用特征提取器提供跨各种领域的强语义图像表示。为此，我们策划了一个多领域的训练数据集，称为M4D-35k，它允许资源高效的培训。此外，我们对各种最先进的视觉语义基础模型和基于边缘的度量学习损失函数进行了广泛的评估和比较，以了解它们对于有效的通用特征提取的适用性。尽管计算资源有

分割一切模型(SAM)因其对未知数据和任务的突出概括而受到广泛关注。尽管前景看好，但SAM的脆弱性，尤其是对普遍敌对扰动(UAP)的脆弱性还没有被彻底研究。本文提出了第一个针对SAM的免提示通用攻击框架DarkSAM，包括基于语义解耦的空间攻击和基于纹理失真的频率攻击。我们首先将SAM的输出分为前台和后台。然后，我们设计一个阴影目标策略，获取图像的语义蓝图作为攻击目标。DarkSAM致力于通过从空

我们提出了Hi-SLAM，一种语义3D高斯Splatting SLAM方法，其特征在于一种新颖的分层分类表示，该方法能够在3D世界中实现精确的全局3D语义映射、放大能力和显式语义标签预测。语义SLAM系统中的参数使用随着环境复杂性的增加而显著增加，使得场景理解特别具有挑战性并且成本高。为了解决这个问题，我们引入了一种新的分层表示法，它利用大型语言模型(LLM)的能力，以紧凑的形式将语义信息编码到3