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Mesh_Segmentation

3D网格分割与特征提取技术发展概览

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。

hierarchical-3d-gaussians - 层次化3D高斯表示实现大规模场景实时渲染
3D高斯表示Github大规模数据集实时渲染层次结构开源项目点云
这个项目开发了一种层次化3D高斯表示方法,能够实时渲染大规模数据集。通过分层优化和合并策略,该方法高效地表示和渲染复杂场景。项目包含预处理、优化和实时查看器等步骤,可处理含数千图像的大型数据集。代码库提供完整实现和使用说明,涵盖环境配置、数据准备和训练流程。
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。
Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能,构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码,并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度,还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。
Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法
3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成
Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法,利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型,从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列,Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题,同时优化了纹理更新过程。实验结果显示,在文本驱动纹理生成领域,Text2Tex的性能明显优于现有技术。
techniques - 一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术
Github卫星图像图像分割图像分类对象检测开源项目深度学习
本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别,适用于城市规划、环境监测等多个领域。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
LaserMix - 创新半监督LiDAR语义分割框架
GithubLaserMixLiDAR语义分割半监督学习开源项目数据增强空间先验
LaserMix是针对LiDAR语义分割的半监督学习框架。该方法利用驾驶场景空间先验,通过激光束混合构建低变化区域,促使分割模型在混合前后保持一致预测。在多个数据集上,LaserMix显著提升了分割性能,尤其适用于标注数据有限的情况。该框架兼容多种LiDAR分割网络,并已整合至MMDetection3D代码库。
voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库
GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换
本页面介绍VoxelMorph,这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量,并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。
sd-webui-segment-anything - 对任何内容进行分段以获得稳定的扩散 WebUI
ControlNetGithubGroundingDINOSAM-HQStable Diffusion WebUIsegment anything开源项目
此扩展结合了Stable Diffusion WebUI、ControlNet扩展,以及Segment Anything和GroundingDINO等高级分割模型,提升了图像修复、语义分割和LoRA/LyCORIS训练集创建功能。支持自动图像抠图及API的全面重构,单张图像处理和自动生成分割掩码更加便捷。最新版本增强了多个分割模型的支持,并优化了CPU和GPU的运行性能。
nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
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