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datmo

2D激光雷达移动物体检测跟踪系统

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。

nnDetection - 自适应医学目标检测框架
GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断
nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架,通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集,提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表,为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发,并提供详细的安装和使用指南。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
datumaro - 综合数据集管理与转换工具
Dataset Management FrameworkDatumaroGithub开源项目数据集质量检查数据集转换模型集成
Datumaro是一个全面的数据集管理工具,支持多种数据格式的读取、写入及转换,并提供注释处理和数据过滤功能。该工具还能进行数据集质量检查、模型推理、数据集比较及统计,协助用户有效进行数据集合并、拆分和采样,并与OpenVINO等模型集成。一览详细功能及使用指南,请参阅官方文档。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
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。
Stable-DINO - 基于稳定匹配的高性能目标检测模型
COCO数据集GithubStable-DINO开源项目深度学习目标检测计算机视觉
项目采用稳定匹配算法,结合检测变压器架构,在目标检测领域取得突破。模型在COCO数据集上实现63.8 AP,具有高性能、易用性和低计算开销等特点。Stable-DINO可与现有DETR变体整合,并在多种backbone下表现出色。该技术不仅适用于目标检测,还可扩展到实例分割等相关任务。
SpaTracker - 将2D像素的3D空间运动轨迹可视化
3D追踪CVPR 2024GithubSpatialTracker像素追踪开源项目计算机视觉
SpaTracker是一个计算机视觉项目,可在3D空间中追踪视频中任意2D像素的运动轨迹。该项目支持RGB和RGBD视频输入,采用单目深度估计技术实现像素级追踪。SpaTracker提供演示代码和预训练模型,可视化效果优秀。这一工具可应用于动作分析和视觉特效等领域。该项目在CVPR 2024被评为亮点论文,体现了其在3D视觉追踪领域的创新性。
Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总
3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习
了解单目3D物体检测的最新研究进展,页面涵盖2024至2016年的相关学术论文,并持续更新。您可浏览详细的文章列表,涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外,网站还提供Pytorch代码,方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。
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