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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。

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。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成
GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目
ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型,支持软阴影渲染,并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用,为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。
3D-deformable-attention - 3D可变形注意力技术提升自动驾驶物体检测精度
3D目标检测BEVFormerDFA3DGithub开源项目深度估计特征提升
3D-deformable-attention项目提出了3D可变形注意力(DFA3D)操作符,用于2D到3D特征提升。该方法首先利用深度估计将2D特征扩展到3D空间,再通过DFA3D聚合3D特征。这种方法缓解了深度歧义问题,并支持逐层特征细化。在多个基准测试中,DFA3D平均提高1.41 mAP,高质量深度信息下最高提升15.1 mAP。研究结果显示DFA3D在自动驾驶3D目标检测等任务中具有较大潜力。
CenterSnap - 单镜头多物体3D重建与姿态估计技术
3D重建6D姿态估计CenterSnapGithub多物体检测开源项目计算机视觉
CenterSnap是一个开源的深度学习项目,致力于单镜头多物体3D重建和姿态估计。该技术能在单次拍摄中同时完成多个物体的3D形状重建、6D姿态和尺寸估计。项目提供了完整的训练和推理代码,以及预处理数据集,方便研究人员复现结果和开展进一步研究。CenterSnap在机器人抓取和场景理解等领域有潜在应用价值。
vision3d - PyTorch驱动的开源激光雷达感知库
3D检测GithubLIDAR感知PV-RCNNPyTorchSECOND模型开源项目
Vision 3D是一个基于PyTorch的开源库,专注于激光雷达感知领域。该项目以代码简洁性为核心,便于扩展新模型和数据集。目前已实现SECOND算法,并部分完成PV-RCNN。虽然开发已暂停,但项目仍提供详细文档和示例,支持研究人员和开发者在3D目标检测领域的应用。Vision 3D作为开源工具,欢迎社区贡献,为激光雷达感知研究提供了有价值的资源。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法,实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案,通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换,实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练,依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒,并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
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。
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。
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。
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