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

不仅为大家详细讲解视觉Transformer的基础知识，各种经典的基于Transformer的目标检测算法，还配有代码解读和实践课程，让大家真正活学活用，理解和掌握这些知识理论。掌握基于Transformer的目标检测算法的思路和创新点，一些Transformer论文涉及的新概念比较多，话术没有那么通俗易懂，读完论文仍然不理解算法的细节部分。目标检测领域中，视觉Transformer不仅可以实现2

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传统的3D表示方式，比如网格、体素、点云等，虽然奠定了计算机图形的基础，但它们或过于笨重，或过于稀疏，很难兼顾高质量渲染与高效率操作。用户只需通过简单的控制点对和 3D掩码，即可实现高质量、可控、跨视角一致的3D几何编辑。相较于传统的文本驱动方法，DYG通过“控制点+3D掩码”的方式，结合隐式三平面表示与高斯场优化，使得用户可以实现更精细、更稳定的几何编辑。编辑效率的提升：当前的两阶段优化过程仍存

3DGS技术是近年来计算机视觉领域最具突破性的研究成果之一。它不仅在学术界引起了广泛关注，成为计算机视觉、SLAM等领域的研究热点，而且每天都有大量基于Gaussian Splatting的新研究问世。此外，3DGS技术在商业应用方面也取得了显著进展，许多商业公司正在积极推动3DGS技术的商业化落地。随着3DGS技术的商业化进程加速，与之相关的计算机视觉岗位也如雨后春笋般涌现。