pytorch3d

基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库

PyTorch3D 3D计算机视觉深度学习三角网格可微分渲染 Github 开源项目

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。

文档

bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具，支持标注和深度数据的生成

BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割

bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具，提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成，以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境，适用于大规模合成数据集的构建，包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例，方便开发与调试，适合计算机视觉研究人员和开发者。

LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库

C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型

LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库，提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器，推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大，适合快速开发和部署各类图像分割应用。

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库

GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型

segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

three.js - 跨浏览器JavaScript 3D图形库简化Web 3D开发

3D库GithubJavaScriptWebGLthree.js开源项目渲染器

three.js是一个JavaScript 3D库，致力于简化Web 3D图形开发。它具有易用性、轻量级和跨浏览器兼容性，主要基于WebGL渲染，同时支持WebGPU、SVG和CSS3D。该库允许开发者创建3D场景、动画和交互效果，应用于游戏、数据可视化和虚拟现实等领域。three.js提供了全面的文档、示例和社区支持。

pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型

3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签

pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型，可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术，能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图，pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能，为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。

Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目

3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹

Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。

pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型

GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测

框架基于纯Python和PyTorch，提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快，性能优于其他实现，支持多种数据集和模型方法，为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。

pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案

AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门

深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。

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