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holistic understanding
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HUGS: 通过高斯分布点绘制进行城市环境全面三维场景理解
基于 RGB 图像的城市场景的整体理解是一个具有挑战性但重要的问题，本文提出了一种利用三维高斯点云分布的新型管道，通过联合优化几何、外观、语义和动作，实现对城市场景的整体理解，并在实验证明了我们方法的有效性。
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3 months ago
RAPTOR: 递归抽象处理树形检索
使用递归嵌入、递归摘要等方法的召回增强型语言模型可以在问题回答任务中取得卓越的结果，并在整体文档上具有整体的理解能力。
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5 months ago
S2TPVFormer：时空三视角视图用于具有时间一致性的 3D 语义占据预测
本研究针对自主驾驶系统中对三维场景的整体理解和推理的重要性展开研究，将三维语义占据预测作为自主驾驶和机器人下游任务的预训练任务，与三维检测等方法相比，它更准确地捕捉了三维细节。现有方法主要关注空间线索，而忽视了时间线索。基于查询的方法常常使
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5 months ago
CaesarNeRF：用于少样本通用神经渲染的校准语义表示
CaesarNeRF 是一种端到端方法，利用场景级别的语义表示和像素级表示，推动 few-shot、通用的神经渲染，在不损失高质量细节的情况下促进全面理解；CaesarNeRF 明确地建模参考视图的姿态差异，结合场景级别的语义表示，提供一个
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7 months ago
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