SuperFlow是一种新的框架，通过使用连续的LiDAR-camera对进行时空预训练，增强了自动驾驶中的3D感知能力。在自动驾驶技术中，3D感知的重要性不言而喻，它可以帮助自动驾驶汽车更准确地理解周围环境，进行更安全、更...

PerlDiff方法将3D几何信息与街景图像生成相结合，进一步提高了街景图像生成的精确性。这种方法的提出，无疑为自动驾驶领域的3D数据生成提供了新的研究方向和方法。通过更精确的街景图像生成，自动驾驶技术的安全性和...

MIT和Meta的研究人员开发了一种名为PlatoNeRF的人工智能技术，该技术利用阴影和单光子激光雷达来创建3D场景模型，包括被遮挡的区域。这种方法可以增强自动驾驶车辆的安全性，并改善AR/VR体验。PlatoNeRF超越了传统方...

近日，一项名为OGNI-DC的全新框架在GitHub上发布。该框架采用了“优化引导神经迭代”(Optimization-Guided Neural Iterations，简称OGNI)的技术。这种技术通过优化深度梯度场并将深度梯度集成到深度地图中，从而实现深...

近日，一款名为Duoduo CLIP的3D表征学习模型引起了业界的广泛关注。与传统的3D表征学习模型不同，Duoduo CLIP采用多视图图像，而非点云数据作为输入。这种独特的设计，使得Duoduo CLIP在3D表征学习的效果上，可能会...

随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI正在向多模态和边缘计算方向发展。这种转变不仅改变了我们对AI的使用方式，还大大提高了其在实际应用中的有效性。多模态AI是指能够处理多种形式的数据，例如文本、图像和语音，...

研究人员近日发布了一个名为4K-Rain13k的新数据集，这一数据集中包含了13,000对4K分辨率的图像，旨在解决超高清（UHD）图像中的去雨问题。4K-Rain13k数据集的推出，为图像处理和计算机视觉领域提供了宝贵的资源，使...

一种新的语义和空间适应性（SSA）分类器被引入，以解决语义分割中的局限性。这种创新方法利用粗糙的掩码来指导原型的调整，从而增强细粒度识别并明确掩码边界。SSA分类器通过结合语义和空间信息，使得模型在处理复杂...

Scribble2Scene是一种针对语义场景补全的新方法，显著减少了对繁琐标注的需求。传统的3D场景补全技术通常需要大量的数据标注，这不仅耗时费力，而且成本高昂。然而，Scribble2Scene通过利用简单的涂鸦和稀疏的标注就...

由DeepMind科学家创办的AI初创公司H宣布完成2.2亿美元的种子轮融资，成为近年来最具规模的种子融资之一。这一轮融资的成功标志着法国AI人才的又一重大胜利。H公司致力于构建动作模型，这项技术有望在多个领域取得突...