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点云 是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向，它涉及从三维空间中的散点数据中提取、分析和理解信息。这个领域的关键任务包括 点云 匹配、分割、分类和三维重建等。 点云 技术在自动驾驶、机器人导航、增强现实和三维建模等多个应用领域具有重要意义。随着技术的发展，点云处理不仅提高了自动化和智能化水平，还为复杂环境的感知和交互提供了新的解决方案。 为了帮助大家全面掌握最新的 点云 的方法并寻找创新点，本文总结了 最近两年 点云相关的 16篇顶会论文 研究成果，这些论文、来源、论文的代码都整理好了，希望能给各位的学术研究提供新的思路。 需要的同学 关注我 回复“ 点云16 ”即可全部领取 三篇论文详细解析 1、Visual Point Cloud Forecasting enables Scalable Autonomous Driving 方法 ViDAR框架：提出了一个名为ViDAR的视觉自动
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