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cad-estate

大规模3D场景理解数据集 带对象和房间布局标注的RGB视频

CAD-Estate是一个大规模3D场景理解数据集,包含复杂多对象的RGB视频。每个视频都标注了全局一致的3D对象表示和房间布局。数据集提供101K个实例、12K个独特CAD模型和20K个视频的3D表示,还包括2246个视频的复杂拓扑结构房间布局。CAD-Estate为3D场景理解研究提供丰富资源,对现有自动场景理解方法提出新挑战。

SimpleView - 高效点云形状分类的新基线方法
3D模型GithubSimpleView开源项目机器学习深度学习点云分类
SimpleView项目重新审视点云形状分类问题,提出基于多视图的简单高效方法。在ModelNet40和ScanObjectNN等标准3D点云数据集上实现最先进性能,为点云处理和机器学习研究提供新基准。项目开源代码和模型,便于复现和进一步研究。
DiverseShot AI - AI驱动的视频到3D高斯分布点云模型转换工具
3D重建AI工具Gaussian SplattingSpline点云视频处理
DiverseShot AI是一款专业的视频转3D高斯分布点云模型工具。它通过三步简化流程:多角度拍摄、AI训练处理、导出上传,将普通视频转化为浏览器可访问的逼真3D场景。该工具无需编码技能,为创作者提供了将日常视频转换为交互式3D内容的创新方法,适用于在线展示和虚拟现实等多种应用场景。用户可以轻松将现实世界的物体转化为沉浸式的3D体验,为各种在线展示和虚拟现实应用创造独特的视觉效果。
Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目
Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉
Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
video2dataset - 快速构建大规模视频数据集的开源工具
Githubvideo2dataset分布式处理开源项目数据预处理视频下载视频数据集
video2dataset是一个开源工具,用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统,可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成,适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。
SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用
3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉
SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域,通过将2D图像分割信息转移到3D空间,为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术,实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围,也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。
Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成
4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场
Consistent4D是一种创新方法,能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题,利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失,无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明,该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。
all-seeing - 全景视觉识别与关系理解的开放世界AI系统
All-Seeing ProjectGithub关系理解多模态模型大规模数据集开源项目视觉识别
All-Seeing项目开发了全面的视觉识别和理解系统。该项目推出AS-1B大规模数据集和ASM视觉语言模型,实现开放世界的全景视觉识别。其第二版引入关系对话任务,构建AS-V2数据集和ASMv2模型,增强关系理解能力。此外,项目提出CRPE基准测试,为评估关系理解提供系统平台。
GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成
3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D
GeoDream是一种创新的3D生成方法,通过结合广义3D先验和2D扩散先验,提高了生成一致3D几何结构的能力,同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性,可渲染1024x1024分辨率的逼真图像,并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标,将语义一致性评估从2D提升到3D。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架,采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务,并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果,如TrajectoryFormer和ConQueR,为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
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