UniDepth

单目深度测量的通用算法，兼容多种数据集

UniDepth 深度估计 CVPR 2024 Python包 Hugging Face Github 开源项目

UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法，支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型，该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测，无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例，适合机器人视觉和自动驾驶等应用。

文档

Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架，提升环视感知能力

3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉

这是一个创新的稀疏查询框架，专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询，并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术，有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上，展现出优异的性能，推动了环视3D目标检测技术的发展。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真

Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型

COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测

Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络，实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制，它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练，采用目标查询匹配和双重损失优化技术，显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。

D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用

D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏

D-FINE是一款实时物体检测工具，通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化（FDR）以及引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加推理和训练成本的情况下，提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力，对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。

stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术

GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全

这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目，通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练，主要应用于研究领域，可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制，但为计算机视觉领域带来突破性进展。

3D-OVS - 无需标注的开放词汇3D场景分割新方法

3D分割CLIP特征GithubTensoRF开放词汇开源项目弱监督学习

3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法，仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取，通过提示工程和DINO特征优化，提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合，为多个领域的应用提供了新的可能性。

DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法

DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练

DenseCL是一种自监督视觉预训练方法，通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁，核心部分仅需10行代码，适配多种数据增强技术。实验表明，DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升，同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南，便于研究者在视觉任务中应用。

GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成

3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D

GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习

One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

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