The Unified Logistics Interface Platform (ULIP) enables access to logistics data from 30 systems across 7 ministries through over 100 APIs. A portal at goulip.in allows users to request and access data in a simple, fast, and regulated manner.

ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds for 3D Understanding Tri-modal 预训练框架以及其下游任务。 ULIP（已经被CVPR2023接收）采用了一种独特的方法，使用3D点云、图像和文本进行模型的预训练，将它们对齐到一个统一的表示空间。

ULIP is a Model-agnostic Multimodal Pre-training Framework, which can leverage information from other modalities (Images, Language) to improve the ability to understand 3D data without introducing any extra latency.

2023年8月18日 · ULIP（已经被 CVPR 2023 接收）采用了一种独特的方法，使用 3D 点云 、图像和文本进行模型的预训练，将它们对齐到一个统一的表示空间。 这种方法在 3D 分类任务中取得了最先进的结果，并为跨领域任务（如图像到 3D 检索）开辟了新的可能性。 ULIP 的成功关键在于使用预先对齐的图像和文本编码器，如 CLIP，它在大量的图像-文本对上进行预训练。 这些编码器将三种模态的特征对齐到一个统一的表示空间，使模型能够更有效地理解和分类 3D 对象。 这 …

ulip通过对这三种模式的三元组进行预训练，学习图像、文本和三维点云的统一表示空间。 在这一节中，我们首先介绍如何创建这样的三胞胎来进行预培训。

作为模型无关多模态预训练框架，ulip系列项目通过融合语言和图像信息，显著提升三维数据处理能力，无需引入额外延迟。 支持多种三维骨干网络，包括PointNET2、PointBERT等，助力零样本分类任务，实现高效三维理解和跨模态学习，为下游应用提供强大起点。

2024年6月20日 · 为了克服三元组的缺少 / 少量， ULIP 利用一个 预先训练好的视觉 - 语言模型（由于三元组数据的缺乏，我们利用了大量图像文本对上预训练的视觉语言模型 --CLIP），该模型已经通过大量图像 - 文本对的训练学习了一个公共的视觉、语言空间。 然后 ULIP 利用少量的 自动合成的三元组数据 （ShapeNet55，无需手动注释）来实现三者在空间上的对齐。 在预训练期间，我们将CLIP模型冻结，并通过对比学习将对象的 3D 特征与其相应的文本 - 视觉特征进行对 …

2024年5月9日 · ULIP利用了预先训练的视觉语言模型，该模型已经通过大量图像-文本对训练学习了共同的视觉和文本空间，通过该框架在 ShapeNet55 上简单地对多个最近的 3D 主干进行预训练，ULIP 有效地提高了它们的性能，在 ModelNet40 和 ScanObjectNN 上实现了标准 3D 分类和零样 …

Breites Anwendungsspektrum, geeignet für Xiaomi M365, Pro, Pro2, 1s, MI3, Ninebot Max G30, ES-Serie, F-Serie Roller. Die Ulip-Schraube hat die Originalgröße des Xiaomi-Rollers, der Ninebot Ma...

API based data exchange between the stakeholders for enabling innovative approaches in improving India's Logistics sector. To create a nationwide single window logistics platform for end-to-end visibility. To develop a logistics gateway by integrating information available with various Govt. agencies across the value chain.