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

MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术

3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目

MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场，实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异，为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

6DRepNet - 全范围无约束头部姿态估计方法

6DRepNetGithub头部姿态估计开源项目旋转矩阵深度学习计算机视觉

6DRepNet是一种创新的头部姿态估计方法，采用6D旋转矩阵表示和测地线距离损失函数。该方法能学习完整的旋转外观，实现无约束全范围头部姿态预测。在AFLW2000和BIWI数据集上，6DRepNet显著优于现有方法，平均角度误差降低20%。项目提供pip安装包，支持实时摄像头演示。

FreeU - 扩散模型性能免费提升方法

AI优化FreeUGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习

FreeU是一种无需额外训练或资源的扩散模型优化方法。通过调整U-Net架构中的backbone和skip connection，它显著提升了样本质量。这一技术适用于SD1.4、SD1.5、SD2.1和SDXL等多种模型，为AI图像生成领域带来重要进展。FreeU的创新性获得了CVPR2024口头报告的认可。

ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割

ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。

DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱

DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪

DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析，并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术，如MobileNetV2s与EfficientNets，有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程，方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证，通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。

Chat-UniVi - 统一视觉表示赋能大语言模型理解图像和视频

Chat-UniViGithub图像视频统一多模态大语言模型开源项目视觉理解

Chat-UniVi是一个多模态AI模型，采用统一的视觉表示方法实现图像和视频的同步理解。该模型运用动态视觉令牌技术，有效捕捉图像空间细节和视频时序关系。经过联合训练，Chat-UniVi在图像和视频理解任务中表现优异，性能超过专门设计的单一模态模型。模型支持多轮对话，能处理包含多个图像或视频的复杂场景，为视觉AI研究提供新思路。

upernet-convnext-small - 高效语义分割框架融合ConvNeXt技术

ConvNeXtGithubHuggingfaceUperNet图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割

UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架，融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签，适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本，可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率，为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。

StableNormal - 提高单目法线估计稳定性的创新方法

GithubStableNormal开源项目扩散模型法向估计深度学习计算机视觉

StableNormal是一个针对单目法线估计的开源项目,通过定制扩散先验模型来提高估计的稳定性。该方法减少了扩散模型的随机性,实现了稳定且清晰的法线估计。StableNormal在多个基准测试中表现优异,并能改进多种实际应用,为计算机视觉和3D重建领域提供了新的解决方案。

unitable - 整合表格识别任务的统一框架

GithubTransformerUniTable开源项目自监督预训练表格结构表格识别

UniTable是一个创新的表格识别框架，统一了训练范式、目标和模型架构。它利用自监督预训练和语言建模，有效处理表格结构、单元格内容和边界框识别。该项目在四个大型数据集上展现最先进性能，并提供完整的推理流程Jupyter Notebook，支持多数据集微调和全面表格识别。

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