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Open3D

支持快速开发的3D数据处理开源库

Open3D3D数据处理Python APIC++ APIGPU加速Github开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

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介绍相关项目
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。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
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。
Open3D-PointNet2-Semantic3D - 使用Open3D和PointNet++进行高效3D数据处理与语义分割
GithubOpen3DPointNet++Semantic3D开源项目机器学习语义分割
该项目演示了如何使用Open3D与PointNet++进行3D点云的加载、预处理及语义分割，提供了高效的点云操作方法和训练预测流程，为Semantic3D数据集提供了简洁优化的基准实现，适用于深度学习应用的快速开发。
mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架
3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉
MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
MeshLib - 高性能3D数据处理和计算机视觉库
3D数据处理GithubMeshLib开源项目点云处理网格操作计算机视觉
MeshLib是一个注重简洁性和高性能的3D数据处理库，支持点云、网格和体积等数据结构。该库提供丰富的计算算法，涵盖数学基础、3D数据处理、布尔运算和问题修复等功能。MeshLib可通过Python和.NET集成，并支持pip或NuGet安装。这个开源库适用于机器人自动化、自动驾驶以及工业、医疗和科学领域的各种计算机视觉应用。
openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具
3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本
OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法，通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异，支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
vision3d - PyTorch驱动的开源激光雷达感知库
3D检测GithubLIDAR感知PV-RCNNPyTorchSECOND模型开源项目
Vision 3D是一个基于PyTorch的开源库，专注于激光雷达感知领域。该项目以代码简洁性为核心，便于扩展新模型和数据集。目前已实现SECOND算法，并部分完成PV-RCNN。虽然开发已暂停，但项目仍提供详细文档和示例，支持研究人员和开发者在3D目标检测领域的应用。Vision 3D作为开源工具，欢迎社区贡献，为激光雷达感知研究提供了有价值的资源。
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