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。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

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。

GPTEval3D - 基于GPT-4V的文本到3D生成模型评估框架

GPTEval3D是一个实现了《GPT-4V(ision) is a Human-Aligned Evaluator for Text-to-3D Generation》论文评估指标的开源项目。该框架提供了完整的文本到3D生成模型评估流程，包括数据准备、模型评估和比赛评分。研究者可以利用GPTEval3D评估自己的模型或组织3D生成模型比赛。项目还包含110个精选图像提示和详细的使用说明，方便研究人员快速上手。

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。

dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目

3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉

dust3r是一个开源的3D视觉重建项目，旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型，可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本，方便研究人员进行自定义开发。

WebODM - 生成高精度地图点云和3D模型的无人机影像处理平台

GithubWebODM三维模型图像处理开源软件开源项目无人机

WebODM是一个开源的无人机影像处理平台,可从航拍图像生成地理参考地图、点云、高程模型和纹理3D模型。它支持ODM和MicMac等多个处理引擎,具有用户友好的界面,能处理大规模数据集,并可通过插件扩展功能。WebODM适用于从业余爱好者到专业测绘人员的各类用户,为无人机影像处理提供了一个功能强大且易于使用的开源解决方案。

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合

Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。

Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition - 深入探索Transformers在NLP和计算机视觉中的应用

GithubTransformers大型语言模型开源项目生成式AI自然语言处理计算机视觉

该书全面介绍Transformers在NLP和计算机视觉领域的应用,探讨大型语言模型架构、预训练和微调技术,以及Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI平台的使用。内容涵盖跨平台链式模型实现、视觉transformers处理,并探索CLIP、DALL-E 3和GPT-4V等前沿技术。此外还讨论模型解释性、tokenizer优化和LLM风险缓解等关键主题,为读者提供Transformers应用的实践指南。

Depth-Anything-V2-Base - 更快更精细的单目深度估计模型

Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉

Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型，由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本，处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构，该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具，尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。

segformer-b1-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer模型在语义分割中的高效应用

CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型

SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调，使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者，可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理，展示了Transformer的潜力。

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