Mesh_Segmentation

3D网格分割与特征提取技术发展概览

mesh processing 特征提取分割深度学习计算机图形学 Github 开源项目

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。

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论文

介绍相关项目

GAN-Inversion - GAN逆映射技术的最新进展及应用综述

3D生成对抗网络GAN InversionGithubStyleGAN图像合成开源项目潜在空间编辑

segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包

GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化

segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包，实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能，安装简便，文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。

stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型

3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦

Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型，可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR，改进了网格和纹理生成，并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产，还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化，适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。

pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型

3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签

pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型，可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术，能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图，pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能，为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。

Awesome-Sketch-Based-Applications - 草图应用资源汇总涵盖多领域前沿技术

GithubSketch-Based Applications图像合成图像编辑开源项目深度学习计算机视觉

这是一个全面的草图应用资源集合，涵盖图像合成、编辑、检索和3D建模等多个领域。项目汇总了大量相关研究论文和代码，包括自动合成、风格迁移和文本引导等最新技术。该资源为研究人员和开发者提供了探索草图应用前沿技术的重要参考。

Polygonization-by-Frame-Field-Learning - 航拍图像建筑物轮廓提取新方法

Github多边形化建筑物分割开源项目框架场学习计算机视觉语义分割

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。

ACVD - 基于离散Voronoi图的3D模型网格优化工具

3D网格重构ACVDGithubVTK多线程处理开源项目

ACVD是一个开源的3D模型处理工具，利用近似离散Voronoi图算法实现网格简化和重新网格化。该工具可以考虑曲率、锐利特征和各向异性度量，适用于复杂3D模型的处理。ACVD提供多线程版本以提高效率，并支持交互式可视化。作为跨平台兼容的项目，ACVD为3D模型优化提供了实用的解决方案。

3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱

3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉

3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱，专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能，实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用，3D-BAT支持在线访问和跨平台使用，并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。

3DitScene - 通过语言指令编辑3D场景的创新技术

3DitSceneGithub场景编辑开源项目计算机视觉语言引导高斯散射

3DitScene是一个开源项目，开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象，包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性，同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明，并在Hugging Face平台上部署了演示，方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。

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