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

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型：结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割

DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_dpt - ViT架构的多分辨率3D几何视觉模型用于深度估计

DUSt3RGithubHuggingface三维视觉图像处理开源项目模型深度学习计算机视觉

该模型使用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器构建，采用DPT结构设计。支持处理512x384至512x160等多种分辨率图像，为3D几何视觉提供简化实现方案。开发者可通过PyTorch快速部署使用，模型由NAVER开源并遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议。

3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现

3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目

此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。

arcore-depth-lab - ARCore Depth API在Unity中的高级AR交互示例

AR FoundationARCoreGithubUnity开源项目深度API深度图

ARCore Depth Lab项目包含多个利用深度API的AR交互示例,如3D准星、深度可视化、碰撞检测和角色运动等。基于AR Foundation开发,支持特定Android设备。项目展示了深度数据在AR中的实际应用,为开发者提供了探索深度感知AR技术的示例代码。

Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成

4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场

Consistent4D是一种创新方法，能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题，利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失，无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明，该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示

BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征，解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时，大幅降低计算成本，树立了新行业标杆。

DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉

DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术

3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散

探索一种创新技术，通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建，解决了文字转图像模型中的视角歧义问题，并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布，以及详细的使用和训练指南，支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。

Pytorch-UNet - PyTorch实现的高效U-Net语义分割模型

CarvanaGithubPyTorchU-Net开源项目深度学习语义分割

Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现，支持多类别分割任务，包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本，提供Docker镜像和预训练模型，便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练，取得了0.988的Dice系数，并支持自动混合精度，可通过Weights & Biases实时监控训练进度。

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