DSVT

易于部署的大规模点云3D对象检测系统

DSVT 3D对象检测 Waymo CVPR 2023 动态稀疏体素转化器 Github 开源项目

DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统，适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略，DSVT实现了27Hz的实时推理速度，提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现，适用于自动驾驶等场景。

3D-VisTA - 简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型

3D-VisTAGithub多模态融合开源项目自然语言处理计算机视觉预训练模型

3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。

4DMOS - 3D LiDAR数据中的稀疏4D卷积移动物体分割

4DMOSGithubLiDAR开源项目移动物体分割稀疏4D卷积语义KITTI

4DMOS是一个基于稀疏4D卷积的3D LiDAR数据移动物体分割项目。该方法通过MinkowskiEngine处理点云序列，提取时空特征实现移动目标识别。项目开源了预训练模型、Docker环境和使用说明，支持在SemanticKITTI数据集上应用。研究成果发表于IEEE RA-L，为自动驾驶和机器人导航提供了新的技术方案。

SimpleView - 高效点云形状分类的新基线方法

3D模型GithubSimpleView开源项目机器学习深度学习点云分类

SimpleView项目重新审视点云形状分类问题,提出基于多视图的简单高效方法。在ModelNet40和ScanObjectNN等标准3D点云数据集上实现最先进性能,为点云处理和机器学习研究提供新基准。项目开源代码和模型,便于复现和进一步研究。

flatformer - 优化点云变换器性能

3D目标检测FlatFormerGithubWaymo数据集开源项目点云transformer自注意力机制

FlatFormer是一种新型点云变换器算法，采用扁平化窗口注意力机制提高处理效率。在Waymo开放数据集上，它实现了领先的精度，并比现有方法快4.6倍。FlatFormer首次在边缘GPU上达到实时性能，为自动驾驶等对延迟敏感的应用开辟新途径。该算法通过平衡空间邻近性和计算规律性，减少了结构化和填充开销。

Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具

Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉

Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型，基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品，该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍，且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断，可用于各种计算机视觉应用场景。

mahalanobis_3d_multi_object_tracking - 在NuScenes Tracking Challenge中荣获冠军，提升了自主驾驶3D多目标追踪的准确率

AB3DMOTAutonomous DrivingGithubNuScenes Tracking ChallengeProbabilistic TrackingStanford University开源项目

该项目提出了一种在线3D多目标追踪方法，在NeurIPS 2019 AI Driving Olympics Workshop上荣获NuScenes Tracking Challenge冠军。与AB3DMOT方法相比，显著提高了较小目标如行人的追踪精度。项目提供了详尽的技术报告与源码，以及详细的运行步骤，便于他人复现结果。使用MEGVII的检测结果，该方法在多目标追踪准确率（AMOTA）上表现出色，特别是对行人和小型目标的追踪效果尤为明显。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务

3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉

EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。

Denoising-ViT - 去噪视觉Transformer优化密集识别任务效果

ECCV 2024GithubVision Transformers图像去噪密集识别任务开源项目特征图

Denoising Vision Transformers (DVT)是一种新型方法,用于消除视觉Transformer (ViT)特征图中的视觉伪影。DVT通过去除这些伪影,显著提升了ViT在语义分割和深度估计等密集识别任务中的表现。实验结果表明,DVT能有效改善MAE、DINO、DINOv2等多种预训练ViT模型在PASCAL VOC、ADE20K和NYU-D等数据集上的下游任务性能。

VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法

3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割

VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。

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