Documentación técnica de VL3D++
La documentación es la fuente principal para entender el framework, sus componentes, pipelines, ejemplos y paradigmas (Deep Learning 3D y Active Learning).
VER DOCUMENTACIÓN OFICIALCódigo fuente y guía de uso (GitLab)
El repositorio contiene el framework completo, configuración por JSON, instalación, tests, ejemplos y consideraciones de GPU.
VER REPOSITORIO Y EJECUCIÓNArtículos Peer-Reviewed y bases metodológicas que respaldan la viabilidad y tecnología del framework VL3D++
Datasets y datos abiertos usados en casos de uso
Teeth3DS Dataset
Segmentación de piezas dentales y mandíbula en entornos clínicos.
PÁGINA DEL PROYECTODALES Dataset
Clasificación a gran escala (Large-scale) de escenarios urbanos/geográficos.
DALES DATASETVer el framework funcionando en distintos escenarios
La documentación incluye ejemplos ejecutables que muestran el pipeline completo:
nube cruda → predicción → errores/incertidumbre → métricas.
Deep Learning 3D
VL3D++ trabaja directamente sobre geometría 3D: vecindades locales, campos receptivos, predicción local y reconstrucción global.
SABER MÁSActive Learning
El framework permite ciclos donde el modelo identifica zonas de incertidumbre y el experto corrige solo donde aporta valor.
SABER MÁSPara entender redes neuronales de forma visual
Si necesitas una explicación divulgativa y bien hecha para entender el concepto de red neuronal (sin entrar en papers), este recurso es excelente:
¿QUÉ ES LA RED NEURONAL?Licencias y atribución
La documentación de VirtualLearn3D++ está publicada bajo licencia CC BY 4.0 (atribución requerida).
El framework VL3D++ está publicado bajo licencia MIT.
En la web del proyecto, cualquier figura o recurso externo debe mantener su atribución correspondiente.
