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dynablox

基于体积映射的复杂环境动态对象实时检测方法

Dynablox是一种基于在线体积映射的实时动态对象检测方法,针对复杂环境中的多样化移动物体。该开源项目提供完整的安装指南、数据集和运行示例,便于研究人员复现和扩展。Dynablox在准确性和实时性方面表现优异,已被NVIDIA的nvblox项目采用,可利用GPU加速实现高分辨率检测。其应用领域包括自动驾驶和机器人导航等。

DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割
3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉
DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法,采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer,在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果,推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程,对超参数不敏感,为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。
DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统
3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目
DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统,适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略,DSVT实现了27Hz的实时推理速度,提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现,适用于自动驾驶等场景。
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。
datmo - 2D激光雷达移动物体检测跟踪系统
GithubLIDAR开源项目数据关联机器人目标检测目标跟踪
datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类,搜索式矩形拟合算法提取L形,并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS,提供可视化功能,适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。
OBBDetection - 多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法
GithubMMdetectionOBBDetection开源项目深度学习目标检测计算机视觉
OBBDetection是基于MMdetection v2.2的开源目标检测工具箱。它支持多种检测框架,包括RoI Transformer和Gliding Vertex等。该工具箱提供灵活的检测框表示方法,涵盖水平边界框、定向边界框和4点框。OBBDetection实现了S2ANet、Oriented R-CNN等多种最新定向目标检测方法,同时也兼容多种水平检测算法。作为一个全面的目标检测工具,它继承了MMdetection的特性,适用于各种复杂场景的目标检测任务。
YOLOX - 无锚目标检测算法YOLOX,设计简洁性能优越
GithubMegEnginePyTorchYOLOXanchor-freeobject detection开源项目
YOLOX是一种无锚版YOLO,设计简洁,性能更优,旨在弥合研究与工业界的差距。项目基于PyTorch实现,并提供MegEngine版本。支持可视化工具、JIT编译、快速训练优化等多项更新。未来计划推出YOLOX-P6、大模型、Objects365预训练和Transformer模块等功能。通过融合ONNX、TensorRT、OpenVINO等多种部署方案,满足不同应用场景需求。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch,构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境,实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术,基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术,以优化性能和效率。针对广泛行业场景,提供一站式解决方案,从训练到部署全面支持。
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