三维视觉

REGTR: End-to-end Point Cloud Correspondences with Transformers 论文解读目录一、导言二、先导知识1、3DRegNet2、Kabsch-Umeyama算法3、InfoNCE损失函数

SIRA-PCR: Sim-to-Real Adaptation for 3D Point Cloud Registration 论文解读目录一、导言二、相关工作1、三维点云配准工作2、无监督域适应三、SIRA-PCR1、FlyingShape数据集

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《机器学习特征提取》书籍：Building Feature Extraction with Machine Learning: Geospatial Applications

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基于Detectron2的计算机视觉实践书籍：Hands-On Computer Vision with Detectron2: Develop object detection and segmentation models with a code and visualization approach

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117篇 | 3D Gaussian Splatting论文本论文集划分为4个部分：综述&基础（14篇）、NeRF在AIGC（54篇）、NeRF在SLAM（自动驾驶）（25篇）、NeRF之场景建模（25篇）

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基于深度学习的3D目标检测与跟踪目标检测和跟踪对于自动驾驶来说是至关重要和基础的任务，旨在从场景中识别和定位出那些预定义类别的对象。在所有形式的自动驾驶数据中，3D点云学习引起了越来越多的关注。目前，有许多用于3D目标检测的深度学习方法。然而，鉴于点云数据的独特特性，点云的目标检测和跟踪任务仍需要深入研究。

【综述+3D】基于NeRF的三维视觉2023年度进展报告（截止2023.06.10）论文：2003.Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 官方网站：https://www.matthewtancik.com/nerf 突破性后续改进： Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding | 展示官网：https://nvlabs.github.io/instant-ngp/ 搞懂神经辐射场的坐标系 Neur