Documentación técnica de VL3D++
A documentación é a fonte principal para entender o framework, os seus compoñentes, pipelines, exemplos e paradigmas (Deep Learning 3D e Active Learning).
VER DOCUMENTACIÓN OFICIALCódigo fonte e guía de uso (GitLab)
O repositorio contén o framework completo, configuración por JSON, instalación, tests, exemplos e consideracións de GPU.
VER REPOSITORIO E EXECUCIÓNArtigos Peer-Reviewed e bases metodolóxicas que apoian a viabilidade e tecnoloxía do framework VL3D++
Datasets e datos abertos usados en casos de uso
DALES Dataset
Clasificación a gran escala (Large-scale) de escenarios urbanos/xeográficos.
DALES DATASETVer o framework funcionando en distintos escenarios
A documentación inclúe exemplos executables que amosan o pipeline completo:
nube crúa → predición → erros/incerteza → métricas.
Deep Learning 3D
VL3D++ traballa directamente sobre xeometría 3D: veciñanzas locais, campos receptivos, predición local e reconstrución global.
SABER MÁISActive Learning
O framework permite ciclos onde o modelo identifica zonas de incerteza e o experto corrixe só onde achega valor.
SABER MÁISPara entender redes neuronais de forma visual
Se necesitas unha explicación divulgativa e ben feita para entender o concepto de rede neuronal (sen entrar en papers), este recurso é excelente:
QUE É A REDE NEURONAL?Licenzas e atribución
A documentación de VirtualLearn3D++ está publicada baixo licenza CC BY 4.0 (atribución requirida).
O framework VL3D++ está publicado baixo licenza MIT.
Na web do proxecto, calquera figura ou recurso externo debe manter a súa atribución correspondente.
