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Risultati di ricerca

  1. 21 apr 2018 · GrNet.it è un forum dedicato ai militari, alle forze di polizia e ai loro familiari. Trova informazioni, consulenze legali, previdenza, salute, attività e molto altro.

  2. 22 dic 2016 · Un forum dedicato ai carabinieri, dove si possono condividere esperienze, domande, informazioni e opinioni. Trova argomenti su armi, stipendi, pensioni, trasferimenti, interpellanze e molto altro.

  3. GrNet.it è un sito web dedicato ai poliziotti di stato italiani. Nel forum POLIZIA DI STATO si possono trovare argomenti su emolumenti, pensioni, carriera, diritti e doveri, e molto 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.

  4. 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.

    • 29,3K
  5. 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 participates in European projects.

  6. 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.

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