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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。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术,利用稀疏视图大型重建模型
3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉
InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架,能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型,提供多种模型变体,支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重,并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
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。
equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递,实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率,并集成了最新的球谐函数稀疏化技术,大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持,适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
GeoGaussian - 几何感知高斯分布的场景渲染新方法
3D GaussiansGithub几何约束场景渲染开源项目新视角合成点云
GeoGaussian是一种创新的场景渲染方法,利用几何感知的高斯分布优化来保持场景结构。它通过初始化表面对齐的薄高斯分布和约束优化,有效保持了场景的几何和纹理特征。该方法在新视角合成和几何重建方面表现优异,尤其适合结构化区域。项目开源了代码、数据集和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
gaussian-splatting - 实时高质量3D场景渲染新方法
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目视图合成计算机图形学辐射场
Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。
unimatch - 视觉流、立体匹配和深度估计的统一解决方案
Depth EstimationGMFlowGithubStereo EstimationTPAMI 2023Unifying Flow开源项目
该项目实现了统一的视觉流、立体匹配和深度估计模型,并在Sintel、Middlebury和Argoverse基准测试中取得了优异成绩。项目支持通过conda和pip安装,并提供预训练模型和示例脚本,可生成光流、视差和深度的预测结果。详细的训练、评估和数据集使用指南,使其适合研究人员和工程师进行深入研究和应用。
gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库
GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习
gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。
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