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多LiDAR配置

Multi-LiDAR Placement for 3D Detection开源项目 – 研究多LiDAR布置对物体检测的影响
Multi-LiDAR Placement for 3D Detection开源项目 – 研究多LiDAR布置对物体检测的影响

该项目旨在通过多LiDAR布置来提高自动驾驶中物体检测的准确性，探索不同LiDAR配置对3D检测性能的影响。
Multi-LiDAR Placement for 3D Detection开源项目 – 研究多LiDAR布置对物体检测的影响
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该项目旨在通过多LiDAR布置来提高自动驾驶中物体检测的准确性，探索不同LiDAR配置对3D检测性能的影响。
DAIR-V2X开源项目 – 大规模车辆基础设施合作3D物体检测数据集
DAIR-V2X开源项目 – 大规模车辆基础设施合作3D物体检测数据集

DAIR-V2X是一个用于车辆与基础设施合作的3D物体检测的大规模数据集，旨在推动智能交通系统的发展，提供丰富的场景和多样的标签，以支持研究和应用。
UniMVSNet开源项目 – 统一深度估计的多视图立体
UniMVSNet开源项目 – 统一深度估计的多视图立体

UniMVSNet是一种统一的深度估计方法，旨在改进多视图立体的准确性，能够在不同条件下保持稳健的性能。
RT-DETR开源项目 – 实时物体检测的高效解决方案
RT-DETR开源项目 – 实时物体检测的高效解决方案

RT-DETR（Real-time DEtection Transformer）是一种在速度和准确率方面均超越YOLO系列的先进物体检测模型，旨在提升计算机视觉任务的效率和效果。该模型采用高效的混合编码器和不确定性最小查询选择方法，支持灵活的速度调整和多尺度特征处理，在COCO数据集上表现出色。
DoubleTake开源项目 – 几何引导的深度估计
DoubleTake开源项目 – 几何引导的深度估计

DoubleTake 是一个几何引导的深度估计项目，旨在高效处理稀疏视图，以提升计算机视觉任务中的深度估计精度。
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