NDR-code

单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建

动态场景重建神经网络 RGB-D相机 3D重建 NeurIPS Github 开源项目

NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法，利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板，适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示，体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集，为相关研究提供参考。

acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法

ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册

该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法，结合了RANSAC和DSAC*算法，实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具，支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现，并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。

iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案，提高机器人操控和视觉领域的精度和效率

6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作

se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差，实现视频序列中的6D姿态跟踪，适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移，并采用Lie Algebra实现三维定向表示，即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明，在遮挡条件下，该方法提供稳定和精准的姿态估计，计算效率高达90.9Hz。

SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术

GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测

SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。

TriplaneGaussian - 基于Triplane和高斯散射的快速单视图3D重建技术

3D重建GithubTransformerTriplaneGaussian单视图开源项目高速重建

TriplaneGaussian是一种结合Triplane和高斯散射的3D重建技术。该方法采用混合Triplane-Gaussian 3D表示，融合显式和隐式表示优点，能在几秒内从单一视角图像生成高质量3D模型。这种技术不仅适用于合成图像，还能处理真实世界照片，展现了较强的泛化能力。TriplaneGaussian通过创新的表示方法实现了高效且通用的3D重建，为单视图3D重建领域提供了新的解决思路。

Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目

3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹

Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。

ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割

ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。

Instant-angelo - 快速实现高保真三维重建，20分钟出结果

3D重建COLMAPGithubInstant-angelo开源项目快速重建高保真

Instant-angelo项目旨在在20分钟内实现高保真的数字孪生三维重建，特别适合移动设备捕获的RGB视频。通过使用UniSDF等技术，能够逼真地重建反射物体。项目支持平滑和细节重建模式，分别适用于简单和复杂表面。提供详细的安装和数据准备指南，并支持自定义数据集。了解如何高效地完成高质量神经表面的重建，体验快速稳定的三维模型生成。

MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成

3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习

MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。

gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建

3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建

这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。

fMRI-reconstruction-NSD - MindEye 从fMRI数据重建和检索视觉信息

GithubMindEyefMRI重建图像生成开源项目脑活动自然场景数据集

MindEye项目将fMRI数据转化为图像重建和检索结果。该项目结合对比学习和扩散先验模型,实现大脑活动到视觉信息的映射。MindEye能重建观看的图像,并从LAION数据库中检索相似图像。项目提供代码、预训练模型和使用说明,支持认知神经科学和人工智能的交叉研究。

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