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相机与激光雷达自动校准优化工具

这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。

kitti360LabelTool - KITTI-360数据集标注工具
GithubKITTI-360WebGL开源项目数据集标注工具计算机视觉
KITTI-360 Annotation Tool是一个开源的Web应用框架,用于标注KITTI-360数据集。该工具基于Python和JavaScript开发,结合cherrypy和WebGL技术,提供了直观的用户界面。它支持多用户协作、任务分配和权限管理,有助于提高标注效率和准确性。研究人员可以使用此工具查看、编辑和提交标注结果,为城市场景理解研究提供数据支持。
labelCloud - 多功能3D点云标注工具 支持多种文件格式
3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云
labelCloud是一个开源的3D点云标注工具,用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式,支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外,labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。
LaRa - 大基线辐射场技术实现突破性进展
3D重建GithubLaRa开源项目机器学习计算机视觉辐射场
LaRa项目开发了创新的大基线辐射场技术,提高了3D重建效率和质量。通过支持半精度训练,该技术实现了收敛速度提升100%以上,性能增益约1.5dB。LaRa能从多视图、文本和单视图输入重建辐射场,在计算效率和重建质量方面取得了显著进展,为3D重建和渲染领域开辟了新途径。
3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱
3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉
3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱,专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能,实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用,3D-BAT支持在线访问和跨平台使用,并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。
Deep-Live-Cam - 开源实时人脸替换工具
AI换脸Deep-Live-CamGithub人工智能图像处理开源项目视频处理
Deep-Live-Cam是一个开源的实时人脸替换项目,支持视频和网络摄像头人脸替换。该工具采用深度学习算法,提供GPU加速,可快速完成高质量人脸替换。项目面向艺术家和内容创作者,注重伦理使用,内置不当内容检测。Deep-Live-Cam安装简便,界面直观,为AI生成媒体领域提供了实用解决方案。
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。
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。
openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具
3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本
OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具,支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语,系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项,可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取,适用于广泛的研究和开发应用。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch,构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境,实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
CameraCtrl - AI视频生成模型实现精准相机轨迹控制
CameraCtrlGithub动画扩散开源项目相机控制视频生成轨迹生成
CameraCtrl是一款基于AnimateDiffV3和SVD技术的视频生成模型,通过精确控制相机轨迹来创造连贯的多视角视频。该模型支持自定义相机移动路径,不仅适用于文本到视频生成,还能与RealEstate10K LoRA等模型结合,扩展应用场景。CameraCtrl为AI视频创作提供了更多可能性,使生成的视频内容更加丰富多样。
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