VEnvision3D: Ein synthetischer Wahrnehmungsdatensatz für 3D-Multi-Task-Modellforschung

核心概念

Die Entwicklung eines vereinheitlichten Multi-Task-Grundlagenmodells ist eine kritische Herausforderung in der Computer Vision Forschung.

摘要

Abstract:

• Herausforderung bei der Entwicklung eines vereinheitlichten Multi-Task-Grundlagenmodells in der 3D-Computer Vision.
• Einführung von VEnvision3D, einem großen synthetischen Wahrnehmungsdatensatz für Multi-Task-Lernen.
• Untersuchung von Tiefenvervollständigung, Segmentierung, Upsampling, Orterkennung und 3D-Rekonstruktion.

Einleitung:

• Künstliche Intelligenz ermöglicht neue Aufgaben.
• Entwicklung von Grundlagenmodellen in verschiedenen Branchen.
• Multi-Task-Modelle als neue Richtung.

Datenextraktion:

• "VEnvision3D, ein großer 3D-synthetischer Wahrnehmungsdatensatz für Multi-Task-Lernen."
• "Entwicklung eines vereinheitlichten Multi-Task-Grundlagenmodells in der 3D-Vision."

统计

In diesem Papier stellen wir VEnvision3D vor, einen großen 3D-synthetischen Wahrnehmungsdatensatz für Multi-Task-Lernen.
Die Entwicklung eines vereinheitlichten Multi-Task-Grundlagenmodells in der 3D-Vision.

引用

从中提取的关键见解

VEnvision3D

by Jiahao Zhou,... 在 arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19059.pdf

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