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MVDet

基于特征透视变换的多视角行人检测系统

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。

d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
AVDC - 从无动作视频学习行为的AI训练框架
AVDCGithub实验代码开源项目无动作视频深度对应视频策略训练
AVDC是一个创新的AI训练框架,能够从无动作视频中学习行为策略。该项目支持Meta-World、iTHOR等多个环境,提供完整的代码库、预训练模型和详细文档。AVDC具有灵活的训练和推理功能,方便研究人员快速上手和复现实验结果,为计算机视觉和机器人学习领域带来新的可能性。
MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架
3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉
MagicDrive是一个创新街景生成框架,提供多样化的3D几何控制,包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块,实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频,精确捕捉3D几何特征和场景细节,有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。
boxmot - BoxMOT:支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块
BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测
BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块,支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法,包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型,并通过快速实验脚本提高实验效率。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件,提高具身AI的理解能力
3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习
EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准,用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现,适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试,了解详细信息和应用案例。
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。
3D-deformable-attention - 3D可变形注意力技术提升自动驾驶物体检测精度
3D目标检测BEVFormerDFA3DGithub开源项目深度估计特征提升
3D-deformable-attention项目提出了3D可变形注意力(DFA3D)操作符,用于2D到3D特征提升。该方法首先利用深度估计将2D特征扩展到3D空间,再通过DFA3D聚合3D特征。这种方法缓解了深度歧义问题,并支持逐层特征细化。在多个基准测试中,DFA3D平均提高1.41 mAP,高质量深度信息下最高提升15.1 mAP。研究结果显示DFA3D在自动驾驶3D目标检测等任务中具有较大潜力。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
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