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

awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述

3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场

本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

modelmesh - 高扩展性分布式模型服务管理框架

GithubKubernetesModelMesh分布式缓存开源项目模型服务管理高规模服务

ModelMesh是一个通用的模型服务管理框架，适用于大规模、高密度和动态变化的模型部署环境。它作为分布式LRU缓存，与各种模型服务器协同工作，优化运行时模型的服务。支持Kubernetes部署，提供自定义资源管理，并能无缝集成多种开源模型服务器。

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

Entity - 开源工具箱实现开放世界高质量图像分割

EntitySegGithub图像分割开放世界分割开源工具箱开源项目高质量分割

EntitySeg是一个专注于开放世界和高质量图像分割的开源工具箱。它集成了多种前沿算法，如开放世界实体分割、超高分辨率图像分割和类别无关半监督学习。该工具箱支持多个研究项目，应用范围广泛，从基础图像分割到复杂场景理解。EntitySeg为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。

patchwork-plusplus - 基于3D点云的高效地面分割算法Patchwork++

3D感知GithubPatchwork++地面分割开源项目机器人技术点云处理

Patchwork++是Patchwork算法的改进版，专注于3D点云地面分割。该算法具有快速、稳健和自适应特性，有效解决了欠分割问题。项目提供C++、Python和ROS2支持，适用于多种开发环境。凭借在多个数据集上的出色表现，Patchwork++成为自动驾驶和机器人导航领域的重要工具。

graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展

GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉

该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。

deformableLKA - 变形大核注意力机制提升医学图像分割效果

3D分割D-LKA NetDeformable Large Kernel AttentionGithubVision Transformer医学图像分割开源项目

变形大核注意力(D-LKA Attention)是一种新型医学图像分割方法。它通过大型卷积核高效处理图像数据，并使用可变形卷积适应不同数据模式。该方法有2D和3D两个版本，尤其是3D版本在处理跨层数据时表现优异。基于此技术开发的D-LKA Net架构在多个医学分割数据集上的表现超过了现有方法，展现了其在医学图像分析领域的潜力。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库

3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

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