MVDet

基于特征透视变换的多视角行人检测系统

MVDet 多视角检测行人检测 MultiviewX数据集特征透视变换 Github 开源项目

MVDet是一个开源的多视角行人检测系统，采用特征透视变换技术提高检测精度。项目包含自主开发的合成数据集MultiviewX，为相关研究提供数据支持。在Wildtrack数据集上，MVDet达到88.2%的MODA。项目开放源代码和预训练模型，便于研究人员进行深入研究。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统

GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测

Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程，涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调，集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集，并提供详细的安装、训练和测试指南。

siam-mot - 区域基的多目标追踪网络

CVPRGithubSiamMOT多目标跟踪开源项目深度学习运动模型

SiamMOT是一种基于区域的连体多目标追踪网络，通过在帧间估算对象实例的运动，实现目标检测和关联。项目展示了显式和隐式运动建模的重要性，显著提升了在MOT17、TAO-person和Caltech Roadside Pedestrians数据集上的性能，且在HiEve数据集上超越了ACM MM'20 HiEve Grand Challenge的获胜者。SiamMOT在单个现代GPU上以每秒17帧的速度运行，支持对人或人和车辆的联合追踪，并提供丰富的预训练模型供用户使用。

panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱

3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取

PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能，包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab，可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外，它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。

4DMOS - 3D LiDAR数据中的稀疏4D卷积移动物体分割

4DMOSGithubLiDAR开源项目移动物体分割稀疏4D卷积语义KITTI

4DMOS是一个基于稀疏4D卷积的3D LiDAR数据移动物体分割项目。该方法通过MinkowskiEngine处理点云序列，提取时空特征实现移动目标识别。项目开源了预训练模型、Docker环境和使用说明，支持在SemanticKITTI数据集上应用。研究成果发表于IEEE RA-L，为自动驾驶和机器人导航提供了新的技术方案。

DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架

3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成

DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动，支持灵活的拓扑变化，并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码，以及自定义数据集支持。

HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术

GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据

HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用，旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程，为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据，并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点，有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画，为该领域的进步贡献力量。

LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建

3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型

LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。

3D-VisTA - 简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型

3D-VisTAGithub多模态融合开源项目自然语言处理计算机视觉预训练模型

3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。

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