HyperAI

HyperAI

Hauptbereich

GPU

Konsole
Dokumente
Preise

Pulse

Neuigkeiten

Ressourcen

Fachartikel
Notebooks
Datensätze
Wiki

Benchmarks

SOTA
LLM-Modelle
GPU-Bestenliste

Community

Veranstaltungen

Tools

Über uns Nutzungsbedingungen Datenschutzerklärung
Deutsch

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
Frustum ConvNet: Verschiebende Frustume zur Aggregation lokaler punktbasierter Merkmale für amodale 3D-Objekterkennung

vor 7 Monaten

Objekterkennung

3D-Maschinenvision

Faltungsneuronales Netzwerk

Ansatz/Rahmenwerk

Zusammenfassung Paper Benchmarks Ressourcen

Gestalten Sie die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Über uns

Über uns Hilfe zu Datensätzen

Produkte

Neuigkeiten Notebooks Datensätze Wiki

Links

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

HyperAI

Hauptbereich

GPU

Konsole
Dokumente
Preise

Pulse

Neuigkeiten

Ressourcen

Fachartikel
Notebooks
Datensätze
Wiki

Benchmarks

SOTA
LLM-Modelle
GPU-Bestenliste

Community

Veranstaltungen

Tools

Über uns Nutzungsbedingungen Datenschutzerklärung
Deutsch

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
Frustum ConvNet: Verschiebende Frustume zur Aggregation lokaler punktbasierter Merkmale für amodale 3D-Objekterkennung

vor 7 Monaten

Objekterkennung

3D-Maschinenvision

Faltungsneuronales Netzwerk

Ansatz/Rahmenwerk

Zusammenfassung Paper Benchmarks Ressourcen

Gestalten Sie die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Über uns

Über uns Hilfe zu Datensätzen

Produkte

Neuigkeiten Notebooks Datensätze Wiki

Links

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

Benchmarks - Frustum ConvNet: Verschiebende Frustume zur Aggregation lokaler punktbasierter Merkmale für amodale 3D-Objekterkennung | Paper | HyperAI