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通过自我监督学习实现视频中的单目深度估计

SC-Depth pytorch monocular depth self-supervised learning ARN Github 开源项目

SC-Depth项目提供了SC-DepthV1, V2和V3版本的PyTorch Lightning实现，专注于从视频中进行自我监督的单目深度估计。SC-DepthV1引入了几何一致性损失和自发现蒙板，提高了深度预测的准确性。SC-DepthV2通过引入自动矫正网络（ARN）解决了手持相机视频中大相对旋转的问题。SC-DepthV3利用外部预训练的深度估计网络，在动态场景中显著提升了单目深度估计的准确性。该项目提供了详细的安装指南、数据集组织和训练流程，支持多种数据集和自定义数据的训练。了解更多关于SC-Depth的详细信息以及其在多个挑战性数据集上的评估结果。

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介绍相关项目

DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法

DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练

DenseCL是一种自监督视觉预训练方法，通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁，核心部分仅需10行代码，适配多种数据增强技术。实验表明，DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升，同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南，便于研究者在视觉任务中应用。

3D-OVS - 无需标注的开放词汇3D场景分割新方法

3D分割CLIP特征GithubTensoRF开放词汇开源项目弱监督学习

3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法，仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取，通过提示工程和DINO特征优化，提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合，为多个领域的应用提供了新的可能性。

PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架

GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割

PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

arcore-depth-lab - ARCore Depth API在Unity中的高级AR交互示例

AR FoundationARCoreGithubUnity开源项目深度API深度图

ARCore Depth Lab项目包含多个利用深度API的AR交互示例,如3D准星、深度可视化、碰撞检测和角色运动等。基于AR Foundation开发,支持特定Android设备。项目展示了深度数据在AR中的实际应用,为开发者提供了探索深度感知AR技术的示例代码。

pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现

3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测

pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。

vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建

3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理

Vid2Avatar是一个开源项目，采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督，通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明，适用于复杂场景的人物建模。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉

Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法，可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术，实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程，涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集，为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。

SparseTrack - 多目标跟踪新方法：基于伪深度的场景分解技术

GithubSparseTrack伪深度场景分解多目标跟踪开源项目数据关联

SparseTrack提出了一种新的多目标跟踪方法，通过伪深度估计和深度级联匹配策略来分解密集场景。这种方法在MOT17和MOT20基准测试中表现出色，仅使用IoU匹配就达到了与复杂算法相当的性能。SparseTrack为解决拥挤场景中的多目标跟踪问题提供了新的思路，展示了简单方法在复杂任务中的潜力。

OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法

3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉

OnePose++是一种目标姿态估计方法，无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习，实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码，支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集，可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。

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