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DyCo3D

动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法,采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer,在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果,推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程,对超参数不敏感,为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

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。
DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架
3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成
DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动,支持灵活的拓扑变化,并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码,以及自定义数据集支持。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格,支持多种平台的演示,包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新,提供Windows和Docker安装支持,未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法
3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割
VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架,仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计:先从深度估计生成可见占据体素查询,再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上,VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%,同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。
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。
3DitScene - 通过语言指令编辑3D场景的创新技术
3DitSceneGithub场景编辑开源项目计算机视觉语言引导高斯散射
3DitScene是一个开源项目,开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象,包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性,同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明,并在Hugging Face平台上部署了演示,方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。
DINO - 降噪锚框实现端到端目标检测
COCODINOGithub图像分割开源项目深度学习目标检测
DINO采用改良的降噪锚框,提供先进的端到端目标检测功能,并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下,达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点,使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估,用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。
pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型
3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签
pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型,可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术,能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图,pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能,为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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