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PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱

PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能,包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab,可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外,它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。

BlenderProc - 灵活可定制的3D场景渲染与数据生成工具
3D渲染BlenderProc2Github图像生成开源项目深度学习计算机视觉
BlenderProc是基于Blender的程序化3D渲染管线,用于生成逼真的图像数据。它支持加载多种3D模型格式,可设置和采样对象姿态、材质和光照,并能渲染RGB、深度、法线等多种图像类型。该工具还提供丰富的相机控制选项、物理模拟功能和多种数据输出格式。BlenderProc支持自动化场景生成、物理仿真和批量渲染,为用户提供了高效的工作流程。适用于计算机视觉研究、数据集生成和3D场景可视化等领域。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
SensorsCalibration - 开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化
GithubOpenCalib传感器标定多传感器融合开源项目自动驾驶
SensorsCalibration是一个开源的多传感器标定工具箱,专注于自动驾驶领域。这个工具箱提供了IMU、LiDAR、摄像头和雷达等传感器的内参和外参标定方法。它支持基于目标和无目标的标定,同时具备手动和自动标定模式。此外,SensorsCalibration还包含工厂标定和传感器到车辆坐标系的在线标定功能。通过提高传感器融合的精度,这个工具箱为自动驾驶系统的开发和优化提供了重要支持。
GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统
GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型
GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。
deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法
Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目
本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法,结合CNN模型进行特征提取,并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪,并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目,适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。
cam_lidar_calibration - 相机与激光雷达自动校准优化工具
Github传感器融合开源项目棋盘格标定点云处理相机激光雷达标定计算机视觉
这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
labelImg - Python图像标注工具,兼容PASCAL VOC和YOLO格式
GithubLabel StudioLabelImgPython图像注释开源项目数据标注工具
一款用Python编写的开源图像标注工具,适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式,可在Linux、macOS、Windows等平台上运行,并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注,支持预定义类、热键操作和Docker部署,是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。
CTK - 多功能医学影像分析与手术导航开源工具包
CTKDICOMGithubQt小部件医学影像分析开源项目插件框架
Common Toolkit (CTK)是一个社区驱动的开源项目,专注于医学影像分析和手术导航领域。它提供DICOM处理、应用程序托管、Qt小部件、插件框架和命令行接口等功能。CTK支持Qt5和Python3,并采用自动化依赖管理简化开发流程。该项目使用Apache 2.0许可证,可自由用于学术研究和商业应用。
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