PointTransformerV3

先进的点云处理框架

Point Transformer V3 点云处理语义分割深度学习计算机视觉 Github 开源项目

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。

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。

Pointcept - 开源点云感知研究平台

3D表示学习CVPRGithubPointcept开源项目点云感知预训练

Pointcept 是一个专为点云感知研究设计的开源代码库，集成了 Point Transformer V3、OA-CNNs 和 PonderV2 等顶尖技术。通过多数据集预训练架构和高效的场景对比学习框架，Pointcept 在室内外场景中表现出色。用户可以使用统一接口和预处理支持，快速部署点云感知解决方案。项目持续更新，最近的新版本优化数据集结构，提升整体性能。

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。

Open3D-PointNet2-Semantic3D - 使用Open3D和PointNet++进行高效3D数据处理与语义分割

GithubOpen3DPointNet++Semantic3D开源项目机器学习语义分割

该项目演示了如何使用Open3D与PointNet++进行3D点云的加载、预处理及语义分割，提供了高效的点云操作方法和训练预测流程，为Semantic3D数据集提供了简洁优化的基准实现，适用于深度学习应用的快速开发。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架

CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析

一个用于点云分析的深度学习框架，基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API，支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型，便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息，请查阅文档和示例笔记本。

3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述

3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割

Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架

3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练

Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。

DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉

DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

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。

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