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相机与激光雷达自动校准优化工具

相机激光雷达标定计算机视觉传感器融合棋盘格标定点云处理 Github 开源项目

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。

文档

MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架

3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉

MagicDrive是一个创新街景生成框架，提供多样化的3D几何控制，包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块，实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频，精确捕捉3D几何特征和场景细节，有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。

LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型

GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调

LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法，该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据，并提供了环境配置、训练脚本和评估方法，为相关研究和开发提供了全面支持。

lama - 高清大范围遮罩修复技术

GithubLaMa卷积神经网络图像修复开源项目深度学习热门面具生成

LaMa 使用傅立叶卷积技术，提供高效的图像修复服务，尤其擅长处理大尺寸遮罩和周期性结构的修复。项目支持多种格式和分辨率，适应各类复杂场景。通过多平台融合，开放源代码和在线体验，LaMa 旨在推动图像处理技术的创新和应用。

dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目

3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉

dust3r是一个开源的3D视觉重建项目，旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型，可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本，方便研究人员进行自定义开发。

cleanvision - 图像数据集问题自动检测工具，提升计算机视觉项目质量

CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉

CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具，能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案，支持多种图像格式，适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集，有助于提高机器学习模型的训练质量。

CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术

3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉

CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术，无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示，通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上，CF-3DGS展现出优秀性能，为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。

zero123plus - Zero123++ v1.2 更新发布，增强多视图生成能力

GithubZero123++图像处理多视图生成开源项目控制网络深度学习

Zero123++ v1.2 提升了相机内参处理，增强了视角和视野范围的适应性。模型专注于 3D 生成，输出统一的 30° 视角，确保对象的归一化尺寸。新增的法线生成器 ControlNet 可以生成更精确的法线图像和遮罩。该模型与代码在 Apache 2.0 和 CC-BY-NC 4.0 许可证下发布，非商业用途自由度更高。用户可简单配置生成多视图图像。

OpenLRM - 开源3D重建模型

GithubHugging FaceOpenLRM开源开源项目模型训练视觉重建

OpenLRM是一个开源项目，专注于将单张图像转换为三维模型，提供预训练模型、训练代码和工具。用户可访问Hugging Face平台上的模型和演示。最新版本v1.1.1支持Objaverse和MVImgNet数据集，并进行了代码重构以提升可用性和扩展性。项目还包含安装指南、推理脚本和训练配置文件，便于用户快速上手。

mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架

3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉

MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。

eskf-gps-imu-fusion - 误差状态卡尔曼滤波器实现GPS与IMU数据融合

ESKFGPS融合GithubIMU卡尔曼滤波开源项目轨迹估计

该开源项目实现了基于误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)的GPS与IMU数据融合算法，旨在提高定位精度。项目包含完整代码实现、配置说明和数据处理流程，涵盖依赖库安装、编译运行、轨迹显示及误差分析等方面。此外，项目还提供了接入其他数据格式的指导，增强了算法的应用灵活性。相比单独使用IMU积分方法，该融合算法在定位精度上表现出明显优势。

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