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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。

Mask3D - 改进3D语义实例分割方法,兼容多种数据集
3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目
Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目,支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具,提供高效的架构和训练流程,包括数据预处理、模型训练与测试。此外,Mask3D在多个挑战中表现优异,包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
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。
caldera - 开源USD场景数据集 推动环境几何研究
CalderaCall of DutyGithubOpenUSD场景编辑开源项目环境几何
Caldera是基于《使命召唤:战区》地图的OpenUSD场景数据集,包含1750万几何体和20亿点数据,覆盖4平方英里区域。该数据集提供丰富的空间元素关系,旨在推动大规模环境几何构建和分析研究。它还包含玩家行为数据点云,为游戏环境编辑和更新研究提供了宝贵资源。
AR.js - Web增强现实开源库 支持多种AR交互模式
AR.jsGithubWeb AR位置跟踪图像跟踪增强现实开源项目
AR.js是一款开源的Web增强现实库,支持图像追踪、位置AR和标记追踪等功能。基于A-Frame和Three.js框架,开发者可直接在浏览器中创建AR体验,无需额外安装。该项目提供详细文档和社区支持,适用于多种AR应用场景。AR.js以其轻量级特性和便捷性,成为Web AR开发中广受欢迎的工具。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术,利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强,解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation,提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示,生成逼真的3D对象,提升了3D内容生成技术水平。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
alfred - 视觉语言导航家庭任务智能代理基准
AIALFREDGithub开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
ALFRED是一个用于训练和评估智能代理的基准数据集,模拟家庭环境中的日常任务。它结合自然语言指令和第一人称视觉信息,包含长序列操作和不可逆状态变化,更贴近真实场景。项目提供数据集、代码和工具,支持视觉语言导航和任务完成系统的研发。ALFRED还维护公开排行榜,便于研究人员比较不同模型的性能。
K-Planes - 多维场景的显式辐射场模型,支持静态、动态和可变外观数据集
GithubK-Planes三维重建开源项目深度学习计算机视觉辐射场
K-Planes是一个创新的显式辐射场模型,可扩展到任意维度场景,适用于静态、动态和可变外观的数据集。该项目在空间、时间和外观上进行了明确建模,推动了神经辐射场研究的发展。K-Planes提供完整的代码实现、预训练模型,并与NerfAcc和NerfStudio集成,便于研究人员进行开发和应用。在多个基准数据集上,K-Planes展现了良好的性能,为3D场景重建和渲染领域提供了新的思路。
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架,通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集,提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表,为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发,并提供详细的安装和使用指南。
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