Rui Qian, Xin Lai, Xirong Li: 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey (Pattern Recognition 2022: IF=8.518) - SoTA-3D-Object-Detection/source/LiDAR_scanner_64_lines.png at main · rui-qian/SoTA-3D-Object-Detection

This is the official repository of 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey (Pattern Recognition 2022), a comprehensive survey with regard to 3D object detection in the context of autonomous driving. Please feel free to contact me or create an issue on this page if you have new results to add or any suggestions!

2025年1月2日 · 标题中的“刷新SOTA！”指的是该研究在当前的State-of-the-Art（SOTA）技术上取得了突破，意味着它在某个领域或者特定任务上的表现超越了现有的最佳水平。Salesforce是一家知名的美国云服务公司，同时也活跃在人工...

1.Seeing Through the Glass: Neural 3D Reconstruction of Object Inside a Transparent Container. 透明容器内物体的 神经3D重建. 简述：本文提出了一种新的方法来解决透明容器内物体3D几何重建的问题。通过将场景分为内外两个子空间，使用神经重建方法隐式表示内部子空间的几何和 ...

本文 “Towards Transferable Targeted 3D Adversarial Attack in the Physical World” 提出了一种全新的 3D 攻击框架 TT3D，可将多视图图像快速重建为可迁移目标性的 3D 对抗样本，有效填补了 3D 可迁移目标性攻击领域的空白，为研究深度学习系统的安全性提供了新的视角和方法。

SOTA Cloud combines all your 2D and 3D data in one place. Now it’s easy to access and share 2D, CBCT, 3D scan (STL), and other files instantly without extra software. Use fast workflows with AI-generated referral letters. Break the barriers of …

2025年3月6日 · 实验结果表明，PreWorld 在多项任务中表现卓越，如在 3D 占用预测任务上超越先前最优方法，在 4D 占用预测中达到新的 SOTA 性能。 3D场景理解构成了自动驾驶系统的基石，对规划和导航等下游任务产生了直接的影响。 在各种 3D 场景理解任务中，3D占用预测任务在自动驾驶系统中发挥着至关重要的作用。 它的目标是从有限的观察中预测整个场景中每个体素的语义占用。 考虑到激光雷达在准确的几何信息捕获方面的强大性能，在之前的一些方法中激光雷 …

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2024年1月11日 · 实现3D一致且高质量的单视角3D快速生成. 下面来看具体方法。 Repaint123专注于优化mesh细化阶段，其主要改进方向涵盖两个方面：生成具有多视角一致性的高质量图像序列以及实现快速而高质量的3D重建。 1、生成具有多视角一致性的高质量图像序列

🔥[IEEE TPAMI 2020] Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey - QingyongHu/SoTA-Point-Cloud