HEDNet是一种新的编码器-解码器网络，旨在增强自动驾驶中的3D物体检测能力，特别是针对3D场景中稀疏点分布的挑战。该网络采用多分支设计，结合了高效的感受野对齐和多尺度信息融合技术，能够快速而准确地检测出道路...

随着视觉问答技术的不断发展，大多数模型只涉及2D推理，忽略了3D视觉场景的复杂性。这项研究提出了3D感知的视觉问答技术。通过对3D场景的理解和分析，模型可以更精准地回答问题，具有更高的准确率和可解释性。该技术...

一种新的研究方法通过在大型语言模型中引入物体标识符来改善对3D场景的理解并回答相关问题。该方法专注于识别和关联场景中的物体，在解释复杂的空间关系方面取得了有希望的结果，使得人工智能更加擅长这方面的任务。

在3D场景中检测和命名新物体一直是一个艰巨的挑战。然而，最近一个名为CoDA的项目提出了一种新的解决方法。该方法通过智能猜测新物体可能出现的位置，然后将这些物体的特征与图片和文本进行匹配，所有这些操作都在一...

重新构建大型3D场景，特别是在一些数据缺失的情况下，对于自驾车来说至关重要。这种名为PC-NeRF的新方法，通过结合两个模块来优化多层次的重建，即使在数据不完整的情况下，也能确保3D模型的详细程度。PC-NeRF的两个...

科研人员近日开发出一种名为PVLFF的新模型，这种模型能够观察3D场景，并不仅能识别其中的内容，还可以利用文本描述区分同一物体的不同实例。在现实世界中，同一物体可能有许多不同的实例，而这种模型能够通过文本描...

从单一的2D图像中确定3D深度是一项棘手的任务，因为许多3D场景在2D中看起来可能相同。这种方法将相机的细节与图片的内容进行了分离，使得在各种情况下更容易猜测深度。这种深度估计的灵活性可以在各种复杂环境下，如...

神经场利用多层感知器（MLP）来表示一个3D场景。现在，我们可以直接将扩散应用于MLP的权重，从而生成一个新的3D场景。通过这种方法，我们不仅可以更直观地理解和操作3D场景，而且还可以实现更高效的3D场景生成。这种...