acezero

基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法

该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法，结合了RANSAC和DSAC*算法，实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具，支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现，并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。

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介绍相关项目

SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术

GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测

SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。

Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型

Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉

Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。

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。

One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术

3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习

One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术，能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节，仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色，为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。

ACE - 革命性AI技术套件为数字人物赋予生命

GithubNVIDIA ACE开源项目微服务数字人生成式AI语音识别

NVIDIA ACE是一套用于创建数字人物的AI技术集。它集成了语音识别、文本翻译和语音合成等先进模型和微服务。ACE支持云端和本地灵活部署，适用于游戏NPC和客服助手等场景。该技术注重安全性和一致性，并提供详细文档，助力开发者构建新一代数字人物应用。

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。

monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现

GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉

本项目提供了PyTorch实现的代码，用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法，支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集，兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途，包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。

sc_depth_pl - 通过自我监督学习实现视频中的单目深度估计

ARNGithubSC-Depthmonocular depthpytorchself-supervised learning开源项目

SC-Depth项目提供了SC-DepthV1, V2和V3版本的PyTorch Lightning实现，专注于从视频中进行自我监督的单目深度估计。SC-DepthV1引入了几何一致性损失和自发现蒙板，提高了深度预测的准确性。SC-DepthV2通过引入自动矫正网络（ARN）解决了手持相机视频中大相对旋转的问题。SC-DepthV3利用外部预训练的深度估计网络，在动态场景中显著提升了单目深度估计的准确性。该项目提供了详细的安装指南、数据集组织和训练流程，支持多种数据集和自定义数据的训练。了解更多关于SC-Depth的详细信息以及其在多个挑战性数据集上的评估结果。

iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案，提高机器人操控和视觉领域的精度和效率

6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作

se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差，实现视频序列中的6D姿态跟踪，适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移，并采用Lie Algebra实现三维定向表示，即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明，在遮挡条件下，该方法提供稳定和精准的姿态估计，计算效率高达90.9Hz。

CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术

3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉

CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术，无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示，通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上，CF-3DGS展现出优秀性能，为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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