Nos articles scientifiques
Découvrez nos articles scientifiques réalisé par les deux docteurs de l’équipe Flyvast. N’hésitez pas à vous rendre sur leurs articles dans ResearhGate!
Beaucoup des articles parles de fonctionnalités utilisées par Flyvast. Nous vous invitons à aller voir les solutions que l’on propose.
3D Machine Learning 201 Guide: Point Cloud Semantic Segmentation
Avoir les compétences et les connaissances nécessaires pour attaquer tous les aspects du traitement des nuages de points ouvre de nombreuses idées et portes pour le développement. 🤖 C'est comme une boîte à outils pour la créativité de la recherche 3D et l'agilité du développement. En son cœur se trouve cet incroyable espace d'IA conçu pour comprendre les scènes 3D. 🏡
Il est particulièrement important en raison de son importance pour de nombreuses applications, telles que les voitures autonomes, les robots autonomes, les cartes 3D, la réalité virtuelle et le métaverse. Si vous êtes un geek de l'automatisation comme moi, il est difficile de résister à la tentation de trouver de nouvelles façons de relever ces défis !
Ce didacticiel est conçu pour vous donner ce que je considère être une base importante : les connaissances et les compétences en matière de codage pour développer un système de segmentation sémantique de nuages de points 3D.
Mais concrètement, comment appliquer la segmentation sémantique ? À quel point l'apprentissage automatique 3D est-il difficile ?
3D Point Cloud Clustering Tutorial with K-means and Python
Si vous êtes en quête d'un algorithme de Deep Learning (supervisé) pour la segmentation sémantique - alerte aux mots-clés 😁 - vous vous êtes certainement retrouvé à la recherche de quelques étiquettes de haute qualité + une grande quantité de points de données.
Dans notre monde de données 3D, la nature non étiquetée des nuages de points 3D rend particulièrement difficile de répondre à ces deux critères : sans aucun bon ensemble d'entraînement, il est difficile de " former " un quelconque modèle prédictif.
Devons-nous explorer des astuces python et les ajouter à notre carquois pour produire rapidement de superbes ensembles de données de nuages de points 3D étiquetés ?