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Notas de leitura de artigos sobre Deep Learning e Machine Learning

Xtreme1 é uma plataforma de rotulagem e anotação de dados tudo-em-um para treinamento de dados multimodais, com suporte para nuvens de pontos LiDAR 3D, imagens e LLMs.

⚡️ Framework de percepção espacial para construir rapidamente robôs e espaços inteligentes

Point-NeRF: Campos de Radiância Neurais baseados em pontos

Uma biblioteca C++ leve para trabalhar com dados de nuvem de pontos.

Robótica com computação em GPU

Patchwork++: Método de segmentação de solo rápido e robusto para varreduras LiDAR 3D. @ IROS'22

[Candidato a melhor artigo ECCV 2024 & TPAMI 2025] PointLLM: Capacitando grandes modelos de linguagem para entender nuvens de pontos.

Implementação oficial em PyTorch do Superpoint Transformer [ICCV'23], SuperCluster [3DV'24 Oral] e EZ-SP [ICRA'26]

O K3D permite criar gráficos 3D baseados em WebGL com API de alto nível (superfícies, isosuperfícies, voxels, malhas, nuvens de pontos, objetos VTK, renderizador de volume, mapas de cores, etc.). O objetivo principal do K3D-jupyter é ser fácil de usar como um pacote independente, como o matplotlib, mas também permitir a interoperabilidade com bibliotecas existentes como o VTK.

Modelo base para "GraspNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for General Object Grasping" (CVPR 2020)

[CVPR 2023 Highlight] Reconstrução de Superfície por Kernel Neural

Pacote Python para registro de nuvem de pontos usando modelo probabilístico (Coherent Point Drift, GMMReg, SVR, GMMTree, FilterReg, Bayesian CPD)

Correção de mapa interativa para Graph SLAM 3D

SDK de visualização 3D BIM IFC para aplicações de engenharia AEC. Kit de ferramentas JavaScript de código aberto baseado em WebGL puro para alto desempenho, coordenadas do mundo real e precisão dupla total

3DMatch - um descritor geométrico local baseado em 3D ConvNet para alinhar malhas 3D e nuvens de pontos.

Algoritmo NDT multithread e compatível com SSE

Ferramenta de anotação de caixa delimitadora 3D (3D-BAT) para rotulagem de nuvem de pontos e imagens

Biblioteca de processamento de malhas (mesh)

Converta o conjunto de dados KITTI para um arquivo ROS bag de forma fácil!

[TMLR 2025🔥] Uma pesquisa sobre modelos autorregressivos em visão.

3DGS-to-PC: 3D Gaussian Splatting para nuvens de pontos densas [3D-VAST: ICCVW 2025]

[ICCV 2025] Código oficial do DeepMesh: Criação Auto-Regressiva de Malhas de Artista com Aprendizagem por Reforço

Manipulação e visualização de dados LiDAR aerotransportados para aplicações florestais

Artigos, código e conjuntos de dados sobre aprendizado profundo para Detecção de Objetos 3D.

Biblioteca Python para ajustar formas primitivas 3D a nuvens de pontos com RANSAC. Detecte planos, esferas, cilindros, cuboides, círculos e linhas.

Um kit de ferramentas de desenvolvimento de visão computacional 3D baseado no PaddlePaddle. Suporta detecção de objetos em nuvem de pontos, segmentação e modelos de detecção de objetos 3D monoculares.

[ECCV2022] Masked Autoencoders para Aprendizado Auto-supervisionado de Nuvens de Pontos

Detecção de objetos em nuvem de pontos 3D e segmentação semântica (Deep Learning) - Métodos SOTA, código, artigos, datasets, etc.

Uma interface Python elegante para visualização na plataforma web para gerar interativamente insights sobre imagens multidimensionais, conjuntos de pontos e geometria.