点内科技、华东医院及上海交大合著论文：3D深度学习在CT影像预测早期浸润方面超过影像专家.机器之心发布，来源：点内科技。.本研究利用高效的、多任务的3D卷积神经网络DenseSharp，同时进行分类和分割，旨在研究从CT影像预测早期病理浸润深度...
学界|点内科技、华东医院及上海交大合著论文：3D深度学习在CT影像预测早期浸润方面超过影像专家.本研究利用高效的、多任务的3D卷积神经网络DenseSharp，同时进行分类和分割，旨在研究从CT影像预测早期病理浸润深度学习和放射专家的准确度。.
ICCV2019论文点评：3DObjectDetect疏密度点云三维目标检测STD:Sparse-to-Dense3DObjectDetectorforPointCloud论文链接...•提议的PointsPool层集成了基于点和体素的方法的优点，实现了高效的预测。•新的3DIoU预测分支有助于分类性能和本地化...
DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries这篇论文的四个作者分别来自麻省理工学院、丰田研究院、卡耐基梅隆大学、理想汽车，最近被CORL2021接收。
CVPR2020论文介绍：3D目标检测高效算法CVPR2020：StructureAwareSingle-Stage3DObjectDetectionfromPointCloud随着CVPR2020入选论文的曝光，一篇关于自动驾驶的文章被录用，该论文提出了一个通用、…
本文收集了CVPR2020关于目标检测相关论文和算法，自动驾驶依然热门，所以带动着3D目标检测论文居多，当然2D目标检测依旧热门，神经架构搜索也开始在应用与目标检测,样本少和跨域的研究也是非常值得关注研究。先看看3D目标检测相关论文1...
论文提出D3VO作为一个新的单目视觉里程测量框架，它利用深度、姿态和不确定性三个层次的深层网络。本文首先提出了一种新的无需外部监控的立体视频单目深度估计网络，它通过预测亮度变换参数将训练图像对对齐到相似的照明条件中。
CVPR2019：无人驾驶3D目标检测论文点评重读CVPR2019的文章，现在对以下文章进行点评。StereoR-CNNbased3DObjectDetectionforAutonomousDriving1.introduction本文提出了完全自动驾驶3D目…
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该工作的一个基本考虑就是，从不同视角看3D物体所得到的视图，在辨别该物体是什么的问题上贡献并不相同，因此应当给予不同的权重；作为对比，之前的所有方法都是将这些视图等权处置...
本研究利用高效的、多任务的3D卷积神经网络DenseSharp,同时进行分类和分割,旨在研究从CT影像预测早期病理浸润深度学习和放射专家的准确度。点内科技、复旦大学附属华东医...
如果说刺猬型专家作预测只能称得上是碰运气,那么狐狸型专家就可谓预测的高手了.3d预测专家:股票预测专家惟一的价值,就是让先生看起来还不错。刺猬型专家...
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