点云

大型语言模型在学习概念时竟然会形成令人惊讶的几何结构，比如代码和数学特征会形成一个「叶（lobe）」，类似于我们在做磁共振功能成像时看到的大脑功能性脑叶。 这说明什么呢？ 论文通讯作者、MIT 物理学教授 Max Tegmark 的推文。

随便给张图就能从更多视角查看全景了？！话不多说，先看一波效果，单视角输入 be like：难度升级，接下来换成双视角，看起来衔接也非常丝滑。以上来自 ViewCrafter，由北大、港中文、腾讯等机构的研究人员提出，可以从单张或稀疏输入图像生成精确相机可控的新视角视频。还支持场景级文生 3D、图生 3D、以及稀疏视角重建等应用。目前论文和代码均已开源，并提供了在线 Huggingface demo…

随着深度学习技术的快速发展，数据驱动的办法已成为计算机视觉领域的核心。在过去的十年里，随着 ImageNet 诞生之后，计算机视觉领域见证了 “从数据中学习” 的范式的兴盛。在 ImageNet 上进行预训练，然后转嫁到下游的视觉任务，都能显著提升模型性能，并且已经成为 2D 图像领域的标准化方式。

随着主动驾驭技能在不同场景下的持续落地，方针检测作为其中的一项核心模块，对检测算法的精度和稳定性要求越来越高。近日，在国际机器人技能与主动化会议（ICRA 2021）举办的第四届nuScenes三维方针检测挑战赛中，来自baidu研究院的机器人与主动驾驭实验室(RAL)团队在三维物体检测任务的多项评价方针中荣获第一，并将关键方针nuScenes Detection Score (NDS)从上一届的…

来自主动驾驭公司轻舟智航和约翰霍普金斯大学的学者提出了一个自监视进修框架，可从未标注的激光雷达点云和配对的相机图象中从事点云活动预计，与现有的监视办法相比，该办法具有良好的性能，当进一步从事监视微调时，模型优于 SOTA 办法。