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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。

Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数,能够直接从单张2D图像生成3D模型,无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射,并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外,项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能,为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库,提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成,支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目,并提供全面的教程和文档。
Gaia - 高效灵活的开源物理仿真引擎
C++GaiaGithub图形引擎开源项目物理模拟
Gaia是一款C++开发的开源物理仿真引擎,可作为独立模拟器或集成模块使用。它提供网格数据结构、参数IO、碰撞检测等功能,支持VBD和XPBD仿真。Gaia注重开发效率和硬件性能,适用于多种物理仿真场景,是一个功能全面、性能优异的仿真工具。
timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型
GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型,支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围,提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库,TimesFM能处理静态和动态协变量。此外,该模型支持微调功能,允许用户在自有数据上优化性能。
MotionGPT - 文本转动作生成的通用平台
GithubLLaMAMotionGPTPyTorchfinetuning开源项目模型评估
MotionGPT是通过微调大型语言模型(LLMs)来实现通用运动生成的开源项目。项目提供详细的安装指南、预训练模型及数据集应用实例,支持高效的文本到动作转换及生成。用户可以轻松实现姿态可视化和SMPL网格渲染。项目页面详细介绍了多种使用场景,适用于各种运动生成需求。
eskf-gps-imu-fusion - 误差状态卡尔曼滤波器实现GPS与IMU数据融合
ESKFGPS融合GithubIMU卡尔曼滤波开源项目轨迹估计
该开源项目实现了基于误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)的GPS与IMU数据融合算法,旨在提高定位精度。项目包含完整代码实现、配置说明和数据处理流程,涵盖依赖库安装、编译运行、轨迹显示及误差分析等方面。此外,项目还提供了接入其他数据格式的指导,增强了算法的应用灵活性。相比单独使用IMU积分方法,该融合算法在定位精度上表现出明显优势。
WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术
3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术,能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台,整合了视觉变换器和SLAM技术,可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能,为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。
GPTSwarm - 基于图形的大型语言模型智能代理自组织框架
GPTSwarmGPTSwarm安装GithubLLM代理图形框架开源项目自组织优化
GPTSwarm是一个基于图形的大型语言模型(LLM)智能代理框架,支持自定义和自动化的代理群体(swarm)自组织与自我改善功能。项目包含环境、图形、内存以及优化算法等模块化组件,实现了图形的创建、执行与优化,适用于特定领域的操作和任务。GPTSwarm支持多种本地和在线LLM后端,并曾在国际会议中获得重要认可。
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