MS3Dは、点群シーケンスの3D物体検出のための自動アノテーションツールです。複数の専門家モデルと時間最適化を統合し、高品質なラベルを生成します。これは、様々な密度のLiDARに適用可能です。
このツールは、3D検出器の誤検出率を改善し、教師あり学習環境での検出器統合に使用できるボックス融合手法であるKBFを提供します。
このツールのオープンソース化により、より広範なシーンや環境における3D検出技術の応用が促進されます。
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Lidwaveは最近、1000万ドルの資金調達に成功したと発表しました。目標は、特に混雑した環境での歩行者認識など、重要な用途におけるマシンビジョンの能力向上です。LidwaveのCEOであるYehuda Vidal氏はインタビューで、革新的な4D LiDAR技術が複雑なLiDARセンサーを1つのチップに統合することで、技術革新だけでなくコスト削減と市場拡大にも貢献すると述べています。注：画像はLidwa公式サイトより。本ラウンドの資金調達はJumpが主導しました。
技術革新の波の中で、ノルウェーのスタートアップ企業Sonairは、知覚技術に革命を起こしつつあります。彼らは超音波技術を自律型ハードウェアの3Dコンピュータービジョン分野に巧みに導入し、長年LiDAR（ライダー）が支配してきた地位に挑戦しています。Sonairの創設者兼CEOであるKnut Sandven氏は、超音波技術を利用して音波を読み取り、人と物体を検知し、3D画像を作成するという大胆な構想を提案しました。この技術は、低消費電力で計算需要が少なく、現在広く使用されている…
第37回アメリカズカップヨットレースで、WindSightIQプログラムがテレビ放送に初導入されました。LiDAR、センサー融合、科学計算技術を用いて、風場を拡張現実（AR）と仮想現実（VR）グラフィックスで可視化することで、視聴者はヨットレースにおける風の重要な要素を理解できるようになりました。船員は依然として直感と訓練に基づいて航路を計画する必要がありますが、解説者と視聴者はリアルタイムで風の流れのパターンを確認し、実際の航行と最適な航路を比較できるようになり、これまでにないレベルでレースに参加できるようになりました。この革新的な技術は、これまで見えなかった風を可視化することで、全く新しい視聴体験を提供しています。
MonoSKDは、一枚の画像だけで3D物体検出を可能にする革新的な単眼3D物体検出手法です。この技術は、LiDARと一般的なRGBモデル間の知識ギャップを解消し、検出速度を向上させます。従来の3D物体検出は複数のセンサを必要とするのが一般的でしたが、MonoSKDは一枚の画像だけで済みます。深層学習技術を用いることで検出精度を向上させ、自動運転やロボット工学などの分野で幅広く活用されています。MonoSKDのプロジェクトアドレス：https://github.com/senwang98