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ARKitScenes

革新3D室内场景理解的大规模数据集

ARKitScenes是一个创新的3D室内场景理解数据集,利用移动RGB-D技术捕获数据。作为首个采用广泛可用深度传感器的RGB-D数据集,它涵盖了1,661个独特场景的5,047次捕获。数据集提供原始和处理后的数据、高分辨率深度图及手动标注的3D定向边界框。此外,项目还包含3D物体检测和RGB-D引导上采样的辅助脚本,为推进室内场景理解技术和应对真实世界挑战提供了宝贵资源。

arctic - 大规模双手物体交互数据助力视觉研究
3D重建ARCTICGithub开源项目手部动作数据集物体操作
ARCTIC是一个包含210万高分辨率图像的大规模数据集,专注于双手与物体的精细交互。数据集提供多视角图像及3D人体、手部和物体标注,采用54个Vicon相机捕获高度灵巧的双手操作。ARCTIC可用于手-物体重建、抓取生成、全身动作生成等多项视觉任务研究,为相关领域提供了丰富资源。
ARKit-Sampler - iOS平台的ARKit应用示例集合,涵盖平面检测、虚拟对象和面部跟踪等功能
ARKit-SamplerAR互动AR测量Github平面检测开源项目虚拟物体
ARKit-Sampler提供多种ARKit示例,包括简单AR、平面检测、虚拟对象添加、交互、测量、绘图、Core ML结合、Metal渲染、面部跟踪和不规则平面检测等。项目用Swift编写,只能在Xcode上构建运行,不支持模拟器。通过这些示例,可以快速了解和应用ARKit的各项功能。
ScanNet - 包含2.5百万视图的RGB-D视频数据集及其3D重建
3D重建BundleFusionGithubRGB-D视频数据集ScanNet开源项目语义分割
ScanNet是一个丰富的RGB-D视频数据集,包含超过1500次扫描和2.5百万个视图,包括3D相机姿态、表面重建和实例级语义分割标签。用户需通过机构邮箱填写使用协议以下载数据。数据按RGB-D序列组织,包含多种格式的重建网格和注释文件。附带工具有ScanNet C++工具包、相机参数估计代码和网格分割代码。本数据集支持多项场景理解基准任务,并提供相关代码与文档。
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。
cad-estate - 大规模3D场景理解数据集 带对象和房间布局标注的RGB视频
3D场景理解CAD-EstateGithubRGB视频对象标注开源项目房间布局
CAD-Estate是一个大规模3D场景理解数据集,包含复杂多对象的RGB视频。每个视频都标注了全局一致的3D对象表示和房间布局。数据集提供101K个实例、12K个独特CAD模型和20K个视频的3D表示,还包括2246个视频的复杂拓扑结构房间布局。CAD-Estate为3D场景理解研究提供丰富资源,对现有自动场景理解方法提出新挑战。
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。
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。
Awesome-RealityKit - RealityKit开发资源与项目精选
3DARAppleGithubRealityKitvisionOS开源项目
Awesome-RealityKit汇集了丰富的RealityKit开发资源,包括社区项目、Apple官方示例、工具包和WWDC视频。项目涵盖从入门到进阶的AR开发内容,适合不同水平的开发者学习和参考。该集合定期更新,反映RealityKit生态系统的最新动态,为开发者提供全面的学习和实践资料。
HumanArt - 多场景人体数据集助力计算机视觉研究
GithubHuman-Art人体姿态估计人工智能开源项目数据集计算机视觉
Human-Art数据集包含50,000张来自20个场景的图像,涵盖自然和人工环境中的2D和3D人体表现。该数据集提供人体边界框、21个2D关键点、自接触关键点和描述文本等标注,旨在推进多场景人体检测、姿态估计和3D重建等任务。Human-Art的多样性有助于提高模型在实际应用中的特征提取和人体理解能力,同时支持跨域应用和可控人体图像生成。
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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