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AdelaiDepth

开源单目深度预测工具箱 推进3D场景重建研究

AdelaiDepth是开源单目深度预测工具箱,整合3D场景形状重建等多种算法。项目聚焦单一图像深度学习和3D场景恢复,相关成果入围CVPR'21最佳论文。通过提供训练代码和数据集,AdelaiDepth为计算机视觉领域研究提供了重要资源。

Adala - 提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架
AdalaGithub人工智能开源项目数据标注机器学习自适应学习
Adala 是一个用于数据处理的自主数据标注框架,具备灵活的运行时环境和Python集成。通过迭代学习,系统内的智能体可以独立获取技能,适应不同的环境。Adala 提供可靠的数据处理结果和多种定制化选项,适合AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家和教育工作者使用,并兼容OpenAI和VertexAI等大型语言模型。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术
3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉
Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术,可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。
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。
Marigold - 基于扩散模型的单目深度估计新方法
GithubMarigold单目开源项目扩散模型深度估计计算机视觉
Marigold项目开发了一种基于扩散模型的单目深度估计方法。该方法利用Stable Diffusion中的视觉知识,通过合成数据微调,实现了对未见数据的零样本迁移。Marigold不仅提供了高精度的深度估计结果,还包含快速推理版本,为计算机视觉领域提供了新的研究方向。
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。
SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架,基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示,快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入,处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性,为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面,便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目,旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态,采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果,项目提供完整的安装使用指南,为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具,仅限非商业研究使用。
Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总
3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习
了解单目3D物体检测的最新研究进展,页面涵盖2024至2016年的相关学术论文,并持续更新。您可浏览详细的文章列表,涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外,网站还提供Pytorch代码,方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。
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