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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介绍相关项目

MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型

3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场

MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具，采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型，支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程，帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。

Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述

3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉

该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。

SOTA-MedSeg - 医学图像分割前沿挑战与顶级方法概览

GithubMICCAIU-Net医学图像分割开源项目挑战赛深度学习

SOTA-MedSeg项目汇总了医学图像分割领域的前沿挑战和顶级方法。涵盖头部、颈部、心脏和腹部等多个身体部位的分割任务,包括脑肿瘤、主动脉瘤和肾脏肿瘤等疾病。项目列出各大挑战赛的最佳方法及性能指标,提供相关论文和代码链接,是了解医学图像分割最新进展的综合资源。

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。

awesome-segment-anything - Segment Anything项目研究进展

GithubInpaintingSegment Anything医疗图像分割开源项目计算机视觉项目专有名称

本项目专注于追踪和总结Segment Anything在计算机视觉领域的最新研究进展，内容涵盖基准模型论文、衍生论文和衍生项目，覆盖医学影像分割、视频帧插值、低层视觉、图像插补等多个领域。如觉得本资源库有帮助，请星标或分享。这里提供最新的项目更新和丰富的资源链接，助力进一步研究和应用。

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。

Mask3D - 改进3D语义实例分割方法，兼容多种数据集

3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目

Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目，支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具，提供高效的架构和训练流程，包括数据预处理、模型训练与测试。此外，Mask3D在多个挑战中表现优异，包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。

UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型

GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目

UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型，可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器，UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中，UniSeg在两项任务中均获得第二名，展现了其在医学图像分割领域的出色表现。

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。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉

本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。

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