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Cam2BEV

深度学习实现多视角车载图像到语义分割鸟瞰图转换

Cam2BEV语义分割鸟瞰图深度学习自动驾驶Github开源项目

该项目提出一种深度学习方法,将多个车载摄像头图像转换为语义分割鸟瞰图(BEV)。采用合成数据集训练,可良好泛化到真实场景。方法使用语义分割图像作为输入,缩小了仿真与真实数据的差距,无需手动标注。项目开源了代码、网络架构和数据集,适用于自动驾驶环境感知研究。相比传统逆透视映射,该方法在处理3D物体和遮挡区域时表现更佳。

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介绍相关项目
Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成
Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述
3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割
该项目汇总了3D点云处理相关的研究论文和数据集。内容涵盖目标检测、语义分割、点云配准和完成等多个任务。同时收录了自动驾驶、3D视觉变换器等领域的综述文献。这一资源有助于研究人员和工程师了解点云技术的最新进展。
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。
awesome-CARLA - CARLA自动驾驶模拟器资源大全
CARLAGithub开源开源项目教程模拟器自动驾驶
CARLA是一款开源的自动驾驶系统模拟器,本文汇总了CARLA相关的优质资源,包括官方发布、教程、示例代码等。涵盖强化学习、模仿学习、多智能体、目标检测、图像分割等多个领域,为开发者提供全面的CARLA学习和应用参考。无论是入门还是进阶,都能在这里找到有价值的CARLA项目和工具。
ECCV2024-Papers-with-Code - ECCV 2024开源项目与论文合集
AIGCECCV 2024Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
探索ECCV 2024的最新论文和开源项目，其中涵盖3D点云、自动驾驶、GAN和Vision Transformer等领域。ECCV 2024展示了前沿的计算机视觉和深度学习研究成果，提供论文和代码链接，帮助研究人员和开发者紧跟技术前沿。加入CVer学术交流群，与顶尖学者交流并获取最新的学习资料。
SePiCo - 基于语义引导像素对比的域自适应语义分割方法
GithubSePiCo像素对比域适应开源项目深度学习语义分割
SePiCo是一种创新的域适应语义分割框架，通过语义引导的像素对比学习促进跨域像素嵌入空间的类别判别和平衡。该方法在多个域适应任务中显著提升了性能，包括GTAV到Cityscapes、SYNTHIA到Cityscapes和Cityscapes到Dark Zurich。SePiCo的突出表现使其被选为ESI高被引论文，展现了其在计算机视觉领域的重要影响。
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
DriveDreamer4D - 4D驾驶场景模拟的新突破
4D驾驶场景表示AI工具DriveDreamer4D交通约束自主驾驶视频生成模型
DriveDreamer4D利用世界模型先验，提升4D驾驶场景表示。通过闭环仿真，能将实况驾驶数据转换为新的轨迹视频，并确保视频内容的时空一致性。实验验证了其在新轨迹视频生成方面的优越性，尤其在时空连贯性上表现突出，为自主驾驶系统的研究和开发提供了有力支持。
Pytorch-UNet - PyTorch实现的高效U-Net语义分割模型
CarvanaGithubPyTorchU-Net开源项目深度学习语义分割
Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现，支持多类别分割任务，包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本，提供Docker镜像和预训练模型，便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练，取得了0.988的Dice系数，并支持自动混合精度，可通过Weights & Biases实时监控训练进度。
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