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ISBNet

高效准确的3D点云实例分割网络实现先进场景理解

ISBNet是一种创新的3D点云实例分割网络,采用实例感知采样和框感知动态卷积技术。通过多任务学习方法和轴对齐边界框预测,ISBNet在ScanNetV2、S3DIS和STPLS3D等数据集上实现了领先的分割精度,同时保持快速推理速度。该方法有效解决了密集场景中相同语义类别物体的分割问题,为3D场景理解提供了新的解决方案。

ScanNet - 包含2.5百万视图的RGB-D视频数据集及其3D重建
3D重建BundleFusionGithubRGB-D视频数据集ScanNet开源项目语义分割
ScanNet是一个丰富的RGB-D视频数据集,包含超过1500次扫描和2.5百万个视图,包括3D相机姿态、表面重建和实例级语义分割标签。用户需通过机构邮箱填写使用协议以下载数据。数据按RGB-D序列组织,包含多种格式的重建网格和注释文件。附带工具有ScanNet C++工具包、相机参数估计代码和网格分割代码。本数据集支持多项场景理解基准任务,并提供相关代码与文档。
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。
DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统
3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目
DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统,适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略,DSVT实现了27Hz的实时推理速度,提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现,适用于自动驾驶等场景。
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。
EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件,提高具身AI的理解能力
3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习
EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准,用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现,适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试,了解详细信息和应用案例。
lidar-bonnetal - LiDAR点云语义分割开源框架
GithubLiDAR-BonnetalSemanticKITTI开源项目深度学习点云语义分割
LiDAR-Bonnetal是一个开源的LiDAR点云语义分割框架,使用距离图像作为中间表示。该项目提供训练管道和多个基于SemanticKITTI数据集的预训练模型。框架支持多种网络架构,如SqueezeNet和DarkNet变体,并提供了这些模型在SemanticKITTI数据集上的预训练权重和预测结果。虽然项目已归档,但其代码和模型仍可用于研究和学习LiDAR数据处理技术。研究者可以利用这些资源进行点云语义分割的相关研究。
SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型
3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目
SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型,支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练,可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证,SegVol展现出优秀的分割性能,为医学影像分析提供了新的解决方案。
QueryInst - 简洁高效的实例分割策略
COCO数据集GithubQueryInstmmdetection实例分割开源项目目标检测
QueryInst是一种由动态掩码头并行监督驱动的查询实例分割方法,在准确性和速度上具有显著优势。该项目涵盖对象检测、实例分割和视频实例分割等多种实例级别识别任务,并提供详细的功能介绍和模型训练指导。目前本项目仍在积极开发中,计划扩展至更多实例级别识别任务。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
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