Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey阅读思维导图

2023-10-21 18:59

文章标签 思维 3d 阅读导图 deep learning point survey clouds

本文主要是介绍Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey阅读思维导图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

深度学习在点云中的应用：阅读时做的思维导图gtmind，下载链接：DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey思维导图-行业报告文档类资源-CSDN文库

如图：

这篇关于Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey阅读思维导图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/256327。 23002807@qq.com

vue解决子组件样式覆盖问题scoped deep

《vue解决子组件样式覆盖问题scopeddeep》文章主要介绍了在Vue项目中处理全局样式和局部样式的方法,包括使用scoped属性和深度选择器（/deep/）来覆盖子组件的样式,作者建议所有组件... 目录前言scoped分析deep分析使用总结所有组件必须加scoped父组件覆盖子组件使用deep前言

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案针对问题：墙体两侧特征混淆误匹配，导致建图和定位偏差，表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路：预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线，先使用切分地图的工程化方案，即墙体两侧切分为不同地图，在某一侧只使用该侧地图进行定位方案思路切分原理：切分地图基于关键帧位置，而非点云。理论基础：光照是直线的，一帧点云必定只能照射到墙的一侧，无法同时照到两侧实践考虑：关

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来，一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇：遇见未来，从“智听”开始在这个快节奏的时代，你是否渴望在忙碌的间隙，找到一片属于自己的宁静角落？是否梦想着能随时随地，沉浸在知识的海洋，或是故事的奇幻世界里？今天，就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统，它正悄悄改变着我们的阅读方式，让未来触手可及！ 📚 第一站：海量资源，应有尽有走进“智听

论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述文章目录大规模语言模型的基准数据污染：一项综述摘要1 引言摘要大规模语言模型（LLMs），如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型，仅需一张RTX3090显卡，训练一天时间，已开源

项目主页：https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码：https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文：https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA，被ACM MM2024接收，只拥有47.8M的可训练参数，在一张RTX

软件架构模式：5 分钟阅读

原文： https://orkhanscience.medium.com/software-architecture-patterns-5-mins-read-e9e3c8eb47d2 软件架构模式：5 分钟阅读当有人潜入软件工程世界时，有一天他需要学习软件架构模式的基础知识。当我刚接触编码时，我不知道从哪里获得简要介绍现有架构模式的资源，这样它就不会太详细和混乱，而是非常抽象和易

SAM2POINT：以zero-shot且快速的方式将任何 3D 视频分割为视频

摘要我们介绍 SAM2POINT，这是一种采用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行零样本和快速 3D 分割的初步探索。 SAM2POINT 将任何 3D 数据解释为一系列多向视频，并利用 SAM 2 进行 3D 空间分割，无需进一步训练或 2D-3D 投影。我们的框架支持各种提示类型，包括 3D 点、框和掩模，并且可以泛化到不同的场景，例如 3D 对象、室

【阅读文献】一个使用大语言模型的端到端语音概要

摘要 ssum框架（Speech Summarization）为了从说话人的语音提出对应的文本二题出。 ssum面临的挑战：控制长语音的输入捕捉 the intricate cross-mdoel mapping 在长语音输入和短文本之间。 ssum端到端模型框架使用 Q-Former 作为语音和文本的中介连接，并且使用LLMs去从语音特征正确地产生文本。采取 multi-st

时间序列|change point detection

change point detection 被称为变点检测，其基本定义是在一个序列或过程中，当某个统计特性（分布类型、分布参数）在某时间点受系统性因素而非偶然因素影响发生变化，我们就称该时间点为变点。变点识别即利用统计量或统计方法或机器学习方法将该变点位置估计出来。 Change Point Detection的类型 online 指连续观察某一随机过程，监测到变点时停止检验，不运用到

Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey阅读思维导图

相关文章