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vision3d

PyTorch驱动的开源激光雷达感知库

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。

visionscript - 抽象编程语言,用于快速执行计算机视觉任务
GithubPythonVisionScript图像分类对象检测开源项目计算机视觉
VisionScript是一个基于Python的编程语言,专门用于快速执行目标检测、分类和分割等常见计算机视觉任务。其简洁的语法允许用户通过少量代码完成复杂的视觉操作,并支持在交互式网络笔记本中运行。VisionScript兼容多个知名模型,包括CLIP、YOLOv8和BLIP,适合新手上手。无论是执行零样本分类,还是在照片中替换特定对象,VisionScript均能提供高效解决方案。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测
3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图
V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发,并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集,并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码,方便研究人员进一步应用和测试。
LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库
C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型
LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库,提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器,推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大,适合快速开发和部署各类图像分割应用。
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。
datmo - 2D激光雷达移动物体检测跟踪系统
GithubLIDAR开源项目数据关联机器人目标检测目标跟踪
datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类,搜索式矩形拟合算法提取L形,并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS,提供可视化功能,适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
icegl-three-vue-tres - Three.js和Vue3驱动的开源3D可视化框架
GithubThreeJSTresJSVue3三维可视化开源框架开源项目
icegl-three-vue-tres是一个融合Three.js、Vue3和TresJS的开源3D可视化框架。它提供声明式组件,简化3D场景和交互开发。该框架开源免费,持续更新,适用于快速构建各类3D可视化项目。框架提供在线预览和文档,方便开发者使用和贡献。
cam_lidar_calibration - 相机与激光雷达自动校准优化工具
Github传感器融合开源项目棋盘格标定点云处理相机激光雷达标定计算机视觉
这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试,在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
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