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21 apr 2018 · GrNet.it è un forum dedicato ai militari e alle forze di polizia italiane. Offre argomenti su diritto, previdenza, salute, attività e attività extraprofessionali.
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18 mar 2011 · GrNet.it è un sito web dedicato ai militari italiani, in particolare ai carabinieri. Nel forum CARABINIERI si possono trovare domande e risposte su vari argomenti di interesse professionale e personale, come atti amministrativi, assegni, pensioni, congedi, idoneità e altro.
GrNet.it è un sito web dedicato ai poliziotti di stato italiani, dove possono condividere esperienze, informazioni e domande su vari argomenti. Il forum POLIZIA DI STATO contiene 5264 argomenti su temi come TFS, pensioni, trasferimenti, salari, malattie e altro.
- Overview
- Datasets
- Pretrained Models
- Prerequisites
- Get Started
- License
This repository contains the source code for the paper GRNet: Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion.
We use the ShapeNet, Compeletion3D, and KITTI datasets in our experiments, which are available below:
•ShapeNet
•Completion3D
•KITTI
The pretrained models on ShapeNet are available as follows:
•GRNet for ShapeNet (306.8 MB)
Clone the Code Repository
Install Python Denpendencies
Build PyTorch Extensions
NOTE: PyTorch >= 1.4, CUDA >= 9.0 and GCC >= 4.9 are required.
Preprocess the ShapeNet dataset
You can download the processed ShapeNet dataset here.
To train GRNet, you can simply use the following command:
To test GRNet, you can use the following command:
This project is open sourced under MIT license.
Sicurezza e Difesa, Roma. 28,915 likes · 14 talking about this. GrNet.it è il network di informazione su Sicurezza e Difesa più seguito del web.
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GRNET is a company that offers network, cloud and IT services to the Greek public and research sectors. It also coordinates e-Infrastructures, develops digital competencies and supports open science initiatives.
6 giu 2020 · GRNet is a novel method that uses 3D grids as intermediate representations to regularize unordered point clouds and recover details. It outperforms state-of-the-art methods on three benchmarks and is submitted to ECCV 2020.
