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Polygonization-by-Frame-Field-Learning

航拍图像建筑物轮廓提取新方法

Frame Field Learning项目提出新方法从航拍图像提取建筑物多边形轮廓。该方法在图像分割神经网络中加入框架场输出,提高分割质量并为多边形化提供结构信息。项目在CVPR 2021发表,开源代码、模型和数据集,在航拍图像建筑物分割任务中达到最先进水平。

oneformer_ade20k_swin_tiny - 通过单一模型实现多任务图像分割的统一框架
GithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型深度学习语义分割
OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络,这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化,为图像分割领域提供了高效的解决方案。
ULIP - 多模态预训练框架实现3D数据理解
3D理解GithubULIP多模态预训练开源项目点云分类零样本分类
ULIP是一种多模态预训练框架,集成了语言、图像和点云数据以增强3D理解能力。该框架适用于多种3D骨干网络,如Pointnet2和PointBERT等,无需增加处理延迟。ULIP-2在此基础上进行了扩展,提高了预训练的可扩展性。项目开源了预训练模型、数据集和使用指南,为3D数据分析奠定了基础。
GPT4Point - 用于点语言理解和生成的统一框架
3D点云CVPR2024GPT4PointGithub开源项目生成框架语言理解
GPT4Point项目提供了一个统一框架,用于三维点云与语言的理解和生成,涵盖3D多模态模型、Pyramid-XL自动注释引擎和新的对象级点云基准。项目包含3D多语言模型和控制下的3D生成,包含超过100万个不同详细程度的数据对,并设立了全面的3D点云语言任务评估指标。v1.0版本包含训练和三维描述生成的评估代码。
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。
BackgroundMattingV2 - 实时高分辨率背景抠图技术的创新突破
Github实时处理开源项目深度学习背景抠图计算机视觉高分辨率
该项目开发了实时高分辨率背景抠图技术,通过额外背景图像实现高质量抠图。研究展示了创新的神经网络架构,并提供新数据集。成果获CVPR 2021最佳学生论文荣誉提名,推动视频处理和图像编辑技术发展。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
HRDA - 突破性多分辨率域适应语义分割方法
GithubHRDA域适应多尺度开源项目语义分割高分辨率
HRDA是一种创新的多分辨率训练方法,用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文,同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法,并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路,推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。
FoundationPose - 创新性6D物体姿态估计与跟踪的统一框架
6D物体姿态估计FoundationPoseGithub开源项目机器人应用物体跟踪计算机视觉
FoundationPose是一个统一的6D物体姿态估计和跟踪框架,支持基于模型和无模型两种方式。该框架无需微调即可应用于新物体,通过大规模合成训练、大型语言模型辅助和创新架构实现强大泛化能力。在多个公共数据集的评估中,FoundationPose在challenging场景下显著优于现有方法,即使减少假设也能达到与实例级方法相当的效果。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术,利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强,解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation,提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示,生成逼真的3D对象,提升了3D内容生成技术水平。
mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic - 在图像分割任务中,Mask2Former模型以高效提升性能
CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型
该项目使用Mask2Former模型,整合多尺度变形注意力和掩码注意力机制,在实例、语义及全景分割任务中展现卓越性能。相比之前的MaskFormer,Mask2Former实现效果提升与计算简化,在Cityscapes全景分割任务中表现突出,充分展示了其在图像分割中的应用潜力。
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