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高性能并行结构运动恢复管线GTSfM

GTSfM是一个基于GTSAM的开源结构运动恢复(SfM)管线,专为并行计算设计。它利用Dask实现分布式处理,集成了SuperPoint和SuperGlue等先进算法。GTSfM提供Python接口,无需编译即可使用。该项目支持多种场景重建任务,可与Nerfstudio等工具集成,为计算机视觉领域提供了灵活高效的解决方案。

toon3d - 创新的卡通场景3D重建技术
3D重建GithubToon3D卡通场景多视图立体视觉开源项目结构光法
Toon3D是一个开源项目,致力于将非几何一致性场景(如卡通)重建为3D模型。该项目利用少量2D卡通图像,通过自定义的SfM(Structure from Motion)流程实现3D重建。Toon3D提供了完整的数据处理、标注和重建工具链,使研究人员和开发者能够轻松探索和应用这一创新技术。项目的成果为计算机视觉、动画制作和游戏开发等领域开辟了新的研究方向。
GPT4Point - 用于点语言理解和生成的统一框架
3D点云CVPR2024GPT4PointGithub开源项目生成框架语言理解
GPT4Point项目提供了一个统一框架,用于三维点云与语言的理解和生成,涵盖3D多模态模型、Pyramid-XL自动注释引擎和新的对象级点云基准。项目包含3D多语言模型和控制下的3D生成,包含超过100万个不同详细程度的数据对,并设立了全面的3D点云语言任务评估指标。v1.0版本包含训练和三维描述生成的评估代码。
dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目
3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉
dust3r是一个开源的3D视觉重建项目,旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型,可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本,方便研究人员进行自定义开发。
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式,适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置,使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。
hierarchical-3d-gaussians - 层次化3D高斯表示实现大规模场景实时渲染
3D高斯表示Github大规模数据集实时渲染层次结构开源项目点云
这个项目开发了一种层次化3D高斯表示方法,能够实时渲染大规模数据集。通过分层优化和合并策略,该方法高效地表示和渲染复杂场景。项目包含预处理、优化和实时查看器等步骤,可处理含数千图像的大型数据集。代码库提供完整实现和使用说明,涵盖环境配置、数据准备和训练流程。
S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析
3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习
S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析,增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器,将4D网格编码为特征平面,并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布,详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层,包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等,同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型,如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
flowmap - 基于梯度下降的相机姿态、内参和深度优化技术
FlowMapGithub光流开源项目深度学习相机姿态估计计算机视觉
FlowMap是一种创新的相机姿态、内参和深度估计技术,通过梯度下降优化获得高质量结果。该开源项目提供完整代码实现、预训练模型和评估数据集,支持多种数据集并提供丰富的实验配置。FlowMap在多个基准测试中表现出色,为计算机视觉和3D重建研究提供了有力支持。
gmft - 轻量级高性能PDF表格提取开源库
GithubPDF表格提取gmft开源项目表格转换轻量级工具高性能
gmft是一个开源的PDF表格提取库,采用微软Table Transformers技术实现高质量表格识别和结构化。支持Pandas dataframe等多种输出格式,无需GPU即可高速运行。gmft依赖少、安装简单,提供模块化设计和灵活配置,在多种表格提取方案对比中表现优异。
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