Hierarchical-Localization

模块化的6自由度视觉定位工具箱实现分层定位方法

这是一个用于6自由度视觉定位的开源工具箱。它采用分层定位方法，结合图像检索和特征匹配技术，提供快速、准确和可扩展的定位能力。该工具箱整合了图像匹配和运动恢复结构(SfM)领域的研究成果，可重现多个室内外视觉定位基准的最佳结果，并支持实现和调试新的定位流程。

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介绍相关项目

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术

GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉

VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。

hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术

3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉

HOLD是一种先进的计算机视觉技术，可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状，无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构，支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具，为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

PointTinyBenchmark - 目标定位与检测的先进开源工具箱

GithubTinyPersonmmdetection开源项目点监督目标定位目标检测

基于mmdetection的开源工具箱，专注目标定位和检测任务。项目实现了多项先进算法，如小目标检测尺度匹配、单点监督目标定位等。提供丰富资源，支持计算机视觉研究，尤其适用于小目标和点监督场景。为研究人员提供了强大工具，推进计算机视觉领域发展。

DAVAR-Lab-OCR - 多模态文档理解开源工具箱

DAVAR-OCRGithub开源代码库开源项目文字识别文档理解算法实现

DAVAR-Lab-OCR是海康威视研究院DAVAR实验室开发的开源OCR仓库，实现了多项最新学术成果。该工具箱涵盖文本检测、识别和端到端识别等基础OCR任务，同时包含信息提取、表格识别和版面分析等文档理解功能。基于mmdetection和mmcv框架构建，具有良好的兼容性和扩展性，为OCR领域的研究和应用提供了综合解决方案。

aruco-markers - ArUco库实现增强现实标记检测和姿态估计

ArUcoGithubOpenCV增强现实姿态估计开源项目计算机视觉

本项目基于OpenCV 4和ArUco库，提供增强现实标记检测和姿态估计功能。包含标记生成、检测、相机校准、姿态估计和3D渲染等模块，并附有详细文档。适合从事计算机视觉和增强现实研究的开发者使用。

gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率

GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度

GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题，简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计，可以轻松构建定制模型，并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率，预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务，并提供更多速度和准确性的选择。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示

BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征，解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时，大幅降低计算成本，树立了新行业标杆。

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