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NeRF模型的三维目标分割框架SA3D

SA3DNeRF3D分割SAM计算机视觉Github开源项目

SA3D是一个创新的三维目标分割框架，基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示，快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入，处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性，为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面，便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。

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介绍相关项目
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱
3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成
这个工具箱支持X光新视角合成（NVS）和计算机断层扫描（CT）重建，包含9种前沿算法：6种基于NeRF，2种基于优化，1种为分析方法。此外，提供了可视化代码和数据生成代码，支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试，并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法，利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板，适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示，体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集，为相关研究提供参考。
Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览
Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学
本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。
inpaint-anything - AI驱动智能图像编辑 点击实现精准修复
AI绘图GithubInpaint AnythingSegment Anything图像修复开源项目深度学习
Inpaint Anything是一款结合Segment Anything分割技术和稳定扩散修复能力的AI图像编辑工具。通过简单点击创建精确蒙版，提高修复效率和质量。支持SAM 2、SAM-HQ和FastSAM等多种模型，适用于多种图像类型。工具提供蒙版扩展、裁剪和迭代修复等调整选项，实现灵活强大的图像编辑。
LL3DA - 3D环境下的多模态语言和视觉互动助手
3D环境3D语言模型GithubLL3DA开源项目点云视觉交互
LL3DA是一种大型语言3D助手，能够在复杂的3D环境中响应视觉和文本交互。现有的多模态模型在3D场景理解中的挑战使得LL3DA采用点云直接作为输入，从而减少计算负担并提升性能。实验结果表明，LL3DA在3D密集描述和3D问答任务上优于其他3D视觉语言模型。其开源代码和预训练模型权重允许用户训练定制模型，并进一步拓展到更大规模的3D视觉语言基准上。
tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型
AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型
Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型，可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练，具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务，可自定义预测器和异步处理流程，适用于各种应用场景。
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。
sssegmentation - 开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型
GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割
sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架，支持各类backbone网络和分割器模型，包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架，通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集，提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表，为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发，并提供详细的安装和使用指南。
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