随着5G产业链的进一步成熟，沉浸式媒体技术迎来了发展红利期，点云技术在各类沉浸式媒体解决方案中有着广泛的应用前景，比如VR 看房，数字文博及互动教育等。然而，需求持续增长的背景下，点云建模、压缩、渲染等技术在学术界和工业界却仍有着相当大的挑战： 1 采集设备昂贵、操作复杂 长久以来，三维点云的获取方式主要是依靠LiDAR (激光雷达)，结构光深度相机以及双目立体视觉深度相机等，这意味着想要获取点云需要特殊设备支持。另外，对于采集的环境也有较高要求，搭建采集棚工期长，需要耗费大量人力物力财力，操作相对复
2019年春节期间，QQ红包运营活动进行了全新改版，将卡券福利、现金奖励打包成福袋形式，并通过年俗小游戏及共享福袋的玩法吸引更多用户参与。在点击福袋进入小游戏的界面，我们推出了QQ空间新春福袋品牌视频，希望用户在等待加载的过程中感受到新春氛围，同时也加强对空间的品牌认知，深化其与产品之间的情感联动。
11月12日，正值腾讯建立23周年，腾讯学堂同多媒体实验室及临境共同推出“重走创业路 —— 腾讯起点线上展览”活动。通过三维重建技术，腾讯将位于深圳华强北赛格科技园2栋的初始办公地点完成了线上的高精度三维复原，同期吸引了约3w+鹅厂人在线沉浸式体验。 沉浸式浏览腾讯初创办公区 鹅厂员工重走创业路 活动等比例地还原了鹅厂初创时的办公区，同时CEO马化腾的办公室中用于记录腾讯初期拓展业务的地图、pony的办公桌及当时办公的电脑等老物件，也进行了高精度的线上还原。 在不到100平的办公区
新春福利 新春期间 腾讯云CDN来送福利啦！ 『立即扫码关注 腾讯云CDN』 即可免费领取！境内加速流量包！ 分享还能得更多！！ 活动时间 2021/02/02 - 2021/02/26 活动对象 在腾讯云官网注册 且完成实名认证的国内站用户 （协作者与子账号除外） 活动详情 『立即扫码关注 腾讯云CDN』 获取10GB免费流量包 及专属云上祝福海报 分享祝福海报给好友助力 还能额外获得最高40GB免费流量包 无论相隔多远 腾讯云CDN都能将祝福加速送达... 活动规则 详细活动规则以活动页公
11月12日，正值腾讯建立23周年，腾讯学堂同临境及多媒体实验室共同推出“重走创业路 —— 腾讯起点线上展览”活动。通过三维重建技术，腾讯将位于深圳华强北赛格科技园2栋的初始办公地点完成了线上的高精度三维复原，同期吸引了约3w+鹅厂人在线沉浸式体验。 沉浸式浏览腾讯初创办公区 鹅厂员工重走创业路 活动等比例地还原了鹅厂初创时的办公区，同时CEO马化腾的办公室中用于记录腾讯初期拓展业务的地图、pony的办公桌及当时办公的电脑等老物件，也进行了高精度的线上还原。 在不到100平的办公区内，墙面上记
近期新年活动各家厂商都在紧张筹备中，预计将在3月左右达到高峰期，尤其是318采购节，据了解，厂商投入新购云服务器及一大批量新扩展业务系统上云部署中，轻量应用服务器、其中某用户场景是电商业务系统，需求抗住150W高并发QPS需求，目前腾讯云CLB负载均衡共享型仅支持5W性能，远不够接入支持，无法满足业务应用需求，以下是自己一些见解和推荐方案：
从视频编解码到互动沉浸式媒体 ---- 12月19至20日，由腾讯主办的2020 TECHO PARK开发者大会在北京时尚设计广场举办。在大会主论坛上，腾讯杰出科学家、多媒体实验室负责人刘杉带来了主题为《从视频编解码到互动沉浸式媒体》的演讲，重点分析了视频编解码技术的演进迭代以及腾讯在新媒体及互动沉浸式媒体方向所进行的探索和尝试。 腾讯杰出科学家、多媒体实验室负责人 刘杉 刘杉表示，世界性的疫情让很多领域的活动从线下转为线上，而如何在保持高质量服务的同时降低网络数据带宽的压力，向多媒体技术提出更高要
引言：腾讯临境，身临其境。2020世界VR产业大会，多媒体实验室喊你体验“VR360沉浸式会议” 10月19日至20日，以“VR让世界更精彩——育新机、开新局”为主题的2020世界VR产业大会云峰会在南昌召开。腾讯多媒体实验室VR全景会议会展5G直播解决方案，现身云峰会体验中心，观众可在展台进行体验互动，如同身临会议现场，观看任意视角的VR360全景会议直播。 不同以往，本次世界VR产业大会采用线上线下结合的模式，设有国内、国外多个分会场，包括奥地利论坛、XR国际论坛、双G＋云VR分论坛、产业生态分论
PCL（Point Cloud Library，点云库）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等；支持多种操作系统平台，可在 Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说 OpenCV 是 2D 信息获取与处理的结晶，那么 PCL 就在 3D 信息获取与处理上具有相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
这个工作来自于上海交通大学，发表于CVPR 2022。我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。近年来随着深度学习技术的发展进步，基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。但这个工作重新聚焦于非学习的策略，通过聚类策略实现了先进的性能。同时，这个工作提出了一个新颖的点云配准问题设定，称为multi-instance point cloud registration，即同时估计某个instance的源点云与多个目标instance组成的目标点云中的每个instance的相对位姿。
引言：本文回顾了多媒体实验室，在PCS 2021多媒体行业研讨会的分享内容。 关于我们 About US 2021年6月30日，第35届图片编码研讨 Picture Coding Symposium（以下简称PCS）在线上召开。PCS侧重于音频、视频和高维媒体内容的高级压缩，是全球规模最大、覆盖最广的多媒体技术会议之一。腾讯多媒体实验室受邀在会议期间举办了多媒体行业研讨会，腾讯杰出科学家刘杉及多媒体实验室研究员们展示了在多媒体算法和系统设计方面的研究成果，积极共享前沿技术在平台实践中的应
新春将至，感谢大家对腾讯WeTest2019白皮书的支持，以下是“分享你的白皮书读后感 赢取专属好礼”活动（点击活动名称可跳转至原文查看）的获奖名单，请以下中奖的同学将礼品的邮寄地址信息发送至公众号后台，我们将在春节过后的十五个工作日内发放礼品。 目前，WeTest正式公开了《2019中国移动游戏质量白皮书》的完整内容，欢迎各位通过手机端访问[阅读原文]页面，免费阅读完整版白皮书内容。 ★幸运分享奖 中奖名单 ★积极表达奖 中奖名单 “白皮书预约活动”还有以下微信名称的同学没有
文章：Open3DGen: Open-Source Software for Reconstructing Textured 3D Models from RGB-D Images
标题：3D Point Cloud Processing and Learning for Autonomous Driving
地产科技，即房地产与科技的融合应用，是指利用人工智能、物联网、云计算、大数据、区块链、5G等数字化技术对房地产产业链上各环节进行业务流程重塑和模式创新，从而实现降本增效、消费者体验升级等价值。
2021年10月25日，特斯拉市值站上万亿美金，成为美股第五家市值破万亿的企业，几乎超过美股全部主要车企市值的总和。特斯拉在资本市场的成功，刺激着投资者的神经，也促使市场再一次将视野聚焦在自动驾驶领域，进一步思考自动驾驶技术路线的发展方向。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 当Transformer遇上3D点云，效果会怎么样？ 一个是当下最热门的模型（NLP、图像领域表现都不错），另一个是自动驾驶领域、机器人抓取等领域的关键技术。 来自清华计算机系的团队，开发出了一个全新的PCT网络，相比于目前主流的点云分割模型PointNet，不仅参数量减少，准确度还从89.2%提升到了93.2%。 而且，相比于主流的点云分割网络PointNet，分割的边缘明显更清晰： 但将Transformer推广到3D点云，相关研究还非
疫情之下，各行各业都发生了巨大的变化，其核心本质在于社会活动从线下变成了线上，根据市场调研报告来看，线上应用的用户规模增长最多的行业是效率办公，其次是短视频、在线教育、娱乐应用等。同时，这些应用的用户在线时长也呈现出井喷状，由于复工复课的需求，在线教育迎来了较大的需求增长。
机器之心报道 参与：小舟、Racoon 与使用预先设定的光滑 prior 不同，这篇 SIGGRAPH 论文使用 CNN 自动生成 prior，准确建模细粒度特征的同时过滤噪声与异常值。 近日，来自以色列特拉维夫大学的研究者提出了一种从输入点云重构曲面网格的技术——Point2Mesh。与之前方法需指定一个用于编码期望形状的 prior 不同，该研究使用输入点云来自动生成 prior，并称其为 self-prior。该 self-prior 将重复出现的几何形状由单一形状封装在深度神经网络的权重之中。
文章：Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes
亚太内容分发大会是亚太CDN产业联盟举办的CDN领域千人科技会议，是全球内容流量技术和运维领域最重要、规模最大的活动之一。 2021年亚太内容分发大会暨CDN峰会于6月9日在北京顺利举办，腾讯云CDN团队受邀参加并斩获 “CDN领导力企业TOP3”、“内容出海技术领导力奖”、“对象存储领导力奖”三项大奖。 在6月9日上午举办的【领袖论坛】上，腾讯云CDN副总经理欧阳群明受邀发表了主题为《全真互联网下CDN行业的新机遇》的精彩演讲。 欧阳群明2009年加入腾讯，负责数款自研QQ空间页游后台架构设计与研
尽管机器人的相关技术近年快速发展，但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性，作者提出了 SegICP，这是一种用于对象识别和位姿估计的集成解决方案。SegICP 结合卷积神经网络和多假设点云配准，以实现鲁棒的像素级语义分割以及相关对象的准确实时 6 自由度姿态估计。该架构在没有初始解的情况下实现了实时的1 cm 位置误差和 小于5°的角度误差。最后在根据运动捕捉生成的带注释的基准数据集上完成了SegICP的评估。本文主要贡献如下：
前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
新春佳节刚过，堆积如山的工作需求一定是排山倒海而来。 广大程序员们为了能更快速积极地响应与处理开发测试的需要，一定绞尽脑汁了吧。面对需求，必须安排！WeTest特别推出牛年首波迎新特惠活动，解决返工初期测试痛点！ 活动时间：2021年3月2日 10:00—3月16日 23:59 点击阅读原文立即参与活动！ 牛年超值礼包限时抢购 本次测试大礼包主要包括【云真机】与【标准兼容测试】两大WeTest金牌工具： 云真机 WeTest提供云端千台真机测试，配备市场主流最新机型，随租随用，
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
HCR慧辰资讯收购瑞斡咨询，布局大数据应用层 自去年8月HCR以大数据商业应用第一股登陆新三板后，近日又与瑞斡咨询上海有限公司达成收购协议，将瑞斡正式纳入旗下。瑞斡是一家新型的数据应用型CRM公司，此次收购行为，预示慧辰资讯正加速其在数据应用层面的布局，在既定的大数据战略上再进一步。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 四个大数据项目拟落户贵州白云区，投资额达73.5亿元 截至目前，白云区在“2016云上贵州·大数据招商引智再出发”活动中，对接大数据招商引资项目4个，拟投资金额高达73.5亿元，已完成目
3D 重建和新视图合成技术在虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用。NeRF 通过隐式地将场景编码为辐射场，在视图合成上取得了显著的成功。然而，由于 NeRF 依赖于耗时的逐场景优化，极大地限制了其实用性。为了解决这一问题，出现了一些可泛化的 NeRF 方法，旨在通过网络前馈的方式从多视图中重建场景。然而，由于基于 NeRF 的方法需要在射线上查询密集的点进行渲染，因此速度受到了限制。最近，3D Gaussian Splatting（3D-GS）采用了各向异性 3D 高斯来显式表示场景，并通过可微分的光栅化器实现了实时高质量的渲染。
辛苦积攒的客户号码 电话一打才知道大部分都无效 经常被客户投诉电话骚扰 和客户聊了一次之后就没了回音 没法主动联系上客户 其他客服记录的客户信息无法共享给我 反复确认客户嫌烦 好不容易建立联系 却因未及时回复引起不满 客服会话质量难把控 差评追溯特别难 你是否也有这些问题亟待解决？ 2019中国客户联络中心与大数据产业峰会 邀您探讨解决方案 关于峰会 2019（第十二届）中国客户联络中心与大数据应用峰会，是行业内及亚太规模最大的行业活动，是最具规模和行业影响力的峰会。峰会期间将有几十场分享，超过400
01 前言 01 第35届图片编码研讨会PCS2021 (Picture Coding Symposium)，于2021年6月30日在线上召开。腾讯多媒体实验室受邀参加本次大会，在本届大会中主要分享了国际国内行业标准制定、智能媒体、沉浸式媒体及视频压缩技术的成果与实践，其中行业标准中的多媒体算法已被多项国际标准接收。 02 作为全球规模最大、覆盖最广的多媒体技术会议之一，PCS侧重于音频、视频和高维媒体内容的高级压缩。 03 在5G 时代提速发展的背景下，腾讯多媒体实验室在多媒体领域持续深耕，为全球数
文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在《sensors》上，是近年来对PPF方法的进一步继承与改进。
本次“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国数据智能产业图谱3.0版》”为2022年度图谱版本的升级更新版，下一次版本迭代将于2023年4月底发布2023年1.0版，敬请期待，欢迎报名。
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
大型语言模型 (LLM) 的进步对自然语言处理产生了深远的影响，但尚未完全拥抱3D理解领域。为此本文提出了PointLLM，让LLMs学会理解点云信息并提供超越2D视觉数据的新途径。具体来说，PointLLM能够根据Prompt处理彩色点云信息，利用LLM的点云编码器来有效融合几何、外观和语言信息，生成符合任务目标的响应。实验结果表明：PointLLM 表现出优于现有2D基线的性能，在对象标注任务中，PointLLM在超过50%的样本中优于人工注释者。
第81届JPEG会议在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行，会议对下一代图像编码标准（称为JPEG XL）的提案征集的回应进行了大量工作，预计将提供解决方案用于提高质量和灵活性的图像格式，具有更好的压缩效率。征求建议书回复的初步评估证实了不同各方对此活动的兴趣以及质量和压缩效率的演变，这将由未来的标准提供。
2019年6月12日至15日于成都召开的数字音视频编解码技术标准工作组（简称AVS工作组）第六十九次会议上，由腾讯和鹏城实验室联合提案的M4808 AVS点云编码技术需求被工作组采纳，正式成立点云压缩专题组。专题组由腾讯音视频实验室牵头，腾讯音视频实验室联合负责人、腾讯杰出科学家刘杉博士、北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室深圳分室负责人李革，大疆创新高级视频编码技术工程师郑萧桢等诸多业内人士联合成立，将于后续开展征集点云应用场景的数据集，定义测试方案，开展验证试验，收集AVS点云编码的佐证，以及征集
这个工作来自于牛津大学、中国香港大学、中国香港中文大学和Intel Labs，发表于ICCV2021。我们知道，Transformer在近两年来于各个领域内大放异彩。其最开始是自然语言处理领域的一个强有力的工具。后来，在图像处理领域，Transformer由于其可以感知远距离的像素，从而学习到更全面的特征表示。并且这项工具已经被应用在多个二维图像处理任务中，例如目标检测、语义分割等。而将Transformer应用于三维点云相关的任务是一个必然的趋势。由于三维点云的不规则性和密度多样性，Transformer在点云数据上甚至具有更大的潜力。实际上，在早期的工作中就已经有将Transformer应用到点云相关的任务中，例如DCP利用Transformer对源点云和目标点云的互信息进行建模，实现输入点云对的同时感知。但是，彼时的Transformer并不是一个重点。这篇Point Transformer则是将Transformer应用到点云学习的一个标志性成果，其设计了一个Point Transformer网络，并展现了其在点云点特征提取和全局特征提取的优势作用。这使得这篇论文的工作有着更广阔的应用范围和潜力，为后续很多点云相关任务的研究提供了一个有力的工具和参考。
1.Interactive Segmentation as Gaussian Process Classification(CVPR 2023)
池是设置业务流程边界的基本BPMN元素。池最多包含一个业务流程。这意味着两个流程程必须在两个不同的池中建模。池可以以将要执行的流程的形式具有可见的内部详细信息（称为“白盒池”），或者池可能没有可见的内部详细信息（称为“黑盒池”）。应该使用的池类型取决于所需的详细程度和特定的上下文。
业务架构 (Business Architecture) 定义了企业各类业务的运作模式及业务之间的关系结构。它以承接企业战略为出发点，以支撑实现企业战略为目标， 通过对于业务能力的识别与构建，并将业务能力以业务服务的方式透出，实现对于业务流程的支撑， 并最终通过组织给予保障。
在微信H5活动页面里， 为了增强活动的表现力或视觉效果，经常会出现设计师在页面中使用特殊字体库的情况,，如果页面没有复杂的交互，直接将含有特殊字体的片段切成图片就能解决这个问题，但有些场景下是不能这样做的，比如说图片是根据用户的输入合成的，这样图片就需要动态生成。
1、Faster-LTN: a neuro-symbolic, end-to-end object detection architecture 图像对象之间的语义关系的检测是图像解释的基本挑战之一。 神经符号技术，如逻辑张量网络(LTNs)，允许结合语义知识表示和推理的能力，有效地学习典型的神经网络的例子。 我们在这里提出Faster-LTN，一种由卷积主干和LTN组成的目标检测器。 据我们所知，这是在端到端训练设置中结合这两种框架的第一次尝试。 这个体系结构是通过优化一个有根据的理论来训练的，这个理论以逻辑公理的形式将标记的实例与先验知识结合起来。 实验对比表明，与传统的Faster R-CNN架构相比，该架构具有竞争力的性能。 2、Semi-supervised Learning for Dense Object Detection in Retail Scenes 零售场景的每幅图像通常包含密集的高数量的目标。 标准的目标检测技术使用完全监督的训练方法。 这是非常昂贵的，因为注释一个大型密集的零售目标检测数据集需要比标准数据集多一个数量级的工作。 因此，我们提出了半监督学习来有效地利用零售领域中大量的未标记数据。 我们采用一种流行的自监督方法，即噪声学生最初提出的目标分类的任务，密集的目标检测。 我们表明，使用无标记数据与嘈杂的学生训练方法，我们可以提高在密集的零售场景中精确检测目标的技术水平。 我们还表明，随着未标记数据数量的增加，模型的性能也会增加。 3、On Model Calibration for Long-Tailed Object Detection and Instance Segmentation 普通的目标检测模型和实例分割模型在长尾设置中存在检测频繁目标的严重偏差。 现有的方法主要在训练期间解决这个问题，例如，通过重新抽样或重新加权。 在本文中，我们调查了一个很大程度上被忽视的方法——置信度的后处理校准。 我们提出了NorCal，归一化校准用于长尾目标检测和实例分割，这是一种简单而直接的方法，通过训练样本大小重新衡量每个类的预测分数。 我们表明，单独处理后台类和对每个建议的类上的分数进行规范化是实现卓越性能的关键。 在LVIS数据集上，NorCal可以有效地改进几乎所有的基线模型，不仅在罕见类上，而且在普通类和频繁类上。 最后，我们进行了广泛的分析和消融研究，以提供我们方法的各种建模选择和机制的见解。 4、Neighbor-Vote: Improving Monocular 3D Object Detection through Neighbor Distance Voting 随着摄像头在自动驾驶等新的应用领域的不断应用，对单目图像进行三维目标检测成为视觉场景理解的重要任务。 单眼三维目标检测的最新进展主要依赖于“伪激光雷达”生成，即进行单眼深度估计并将二维像素点提升为伪三维点。 但单目图像深度估计精度不高，导致伪激光雷达点在目标内不可避免地发生位置偏移。 因此，预测的边界框位置不准确，形状变形。 在本文中，我们提出了一种新的邻域投票方法，结合邻域预测来改善严重变形的伪激光雷达点云的目标检测。 具体来说，物体周围的每个特征点形成各自的预测，然后通过投票实现“共识”。 这样可以有效地将邻居预测与局部预测相结合，实现更准确的三维检测。 为了进一步放大前景感兴趣区域(foreground region of interest, ROI)伪激光雷达点与背景点之间的差异，我们还将二维前景像素的ROI预测得分编码为相应的伪激光雷达点。 我们在KITTI基准上进行了大量的实验，以验证我们提出的方法的优点。 我们的鸟瞰图检测结果在很大程度上超过了最先进的性能，特别是“硬”水平检测。 5、VIN: Voxel-based Implicit Network for Joint 3D Object Detection and Segmentation for Lidars 提出了一种统一的神经网络结构用于三维目标检测和点云分割。 我们利用丰富的监督，从检测和分割标签，而不是只使用其中之一。 此外，基于隐式函数在三维场景和物体理解中的广泛应用，提出了一种基于单级目标检测器的扩展方法。 扩展分支以目标检测模块的最终特征图为输入，生成隐式函数，为每个点对应体素中心生成语义分布。 我们在一个大型户外数据集nuScenes-lidarseg上演示了我们的结构的性能。 我们的解决方案在三维目标检测和点云分割方面取得了与先进方法相竞争的结果，与目标检测解决方案相比，我们的附加计算负荷很小。 实验结果表明，该方法具有较好的弱监督语义切分能力。
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
在全球化经济中，越来越多的企业每天都要面对的问题之一是向大众传递产品、服务和应用。试想一下，30年前的问题是什么样子的，当时媒体内容的传递，通过提供适用于特定媒体类型、传递方式、国家、地区、行业和公司的解决方案来实现。电信公司发行音乐；有线电视运营商通过有线电视传播电视；地面和卫星广播公司通过地面和卫星网络进行同样的传播；不同类型的企业通过实物支持传播各种录制的媒体（胶片、激光光盘、光盘、光盘、视频家庭系统/Betamax磁带等）。
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题，为了让大家更多的了解SLAM，以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类（基于传感器的SLAM分类）来进行全面阐述，本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普。
PowerShape 2017是一款由英国Delcam公司出品的三维建模软件，是其CAM解决方案产品线中的一员。PowerShape 2017旨在为用户提供高效、准确和易用的三维建模工具，帮助用户设计和制造复杂的工业制品。
尽管近年来点云三维物体检测取得了快速进展，但缺乏灵活和高性能的建议细化仍然是现有最先进的两级检测器的一大障碍。 之前的3D建议精炼工作依赖于人为设计的组件，如关键点采样、集合抽象和多尺度特征融合，以产生强大的3D目标表示。 然而，这些方法捕获点之间丰富的上下文依赖关系的能力有限。 在本文中，我们利用高质量的区域提议网络和一个Channel-wise Transformer架构，以最少的手工设计构成了我们的两阶段3D目标检测框架(CT3D)。 建议的CT3D同时对每个建议中的点特征执行提议感知的嵌入和信道上下文聚合。 具体来说，CT3D利用建议的关键点进行空间情境建模，并在编码模块中学习注意力传播，将建议映射到点嵌入。 接下来，一个新的信通道译码模块通过通道重加权有效地合并多级上下文来丰富查询键交互，这有助于实现更准确的目标预测。 大量实验表明，我们的CT3D方法具有良好的性能和可扩展性。 值得一提的是，在KITTI测试3D检测基准上，CT3D在中型车类别中实现了81.77%的AP，优于最先进的3D检测器。
文章：FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
