3D-Point-Clouds
🔥Detecção de Objetos em Nuvem 3D & Segmentação Semântica (Aprendizado Profundo) - Métodos SOTA, código, artigos, conjuntos de dados, etc.
Explore métodos e recursos para detectar e segmentar nuvens de pontos 3D em condução autônoma.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiser🔥Detecção de Objetos em Nuvem 3D & Segmentação Semântica (Aprendizado Profundo) - Métodos SOTA, código, artigos, conjuntos de dados, etc.
3D-Point-Clouds tem 615 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 84 vezes. 3D-Point-Clouds é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2021. 3D-Point-Clouds está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: 3d-detection, 3d-point-cloud, 3d-point-clouds, 3d-semantic-segmentation.
O que é 3D-Point-Clouds?
🔥Detecção de Objetos em Nuvem 3D & Segmentação Semântica (Aprendizado Profundo) - Métodos SOTA, código, artigos, conjuntos de dados, etc.
3D-Point-Clouds é de código aberto?
3D-Point-Clouds é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
3D-Point-Clouds é gratuito?
Sim. 3D-Point-Clouds é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está 3D-Point-Clouds?
3D-Point-Clouds está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem 3D-Point-Clouds está escrito?
3D-Point-Clouds é escrito principalmente em Jupyter Notebook.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/huangcongqing-3d-point-clouds.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.