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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 2024Python包Hugging FaceGithub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。

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介绍相关项目
U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测
GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用
U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法，利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板，适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示，体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集，为相关研究提供参考。
Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术
3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉
Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术，可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法，无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习，实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码，支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集，可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
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。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格，支持多种平台的演示，包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新，提供Windows和Docker安装支持，未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
control_v11f1p_sd15_depth - 基于深度图的ControlNet模型为Stable Diffusion提供精准深度控制
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理图像生成开源项目模型深度估计
control_v11f1p_sd15_depth是ControlNet v1.1系列的深度图控制模型。它通过深度信息精确控制图像生成，支持多种深度估计方法。相比1.0版本，新模型优化了训练数据，提高了预处理器兼容性，增强了通用性和鲁棒性。该模型可与Stable Diffusion等扩散模型配合使用，为图像生成提供精确的深度控制。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。
PETR - 多视角3D感知框架 目标检测与BEV分割的统一解决方案
3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目
PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。
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