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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。

graph-cut-ransac - 高效鲁棒性估计算法,支持同源矩阵、基础矩阵及6D姿态估计
C++Computer VisionGithubGraph-Cut RANSACOpenCVPython开源项目
Graph-Cut RANSAC是一种用于同源矩阵、基础矩阵和6D姿态估计的鲁棒性算法。它已包括在OpenCV中,并支持通过pip安装Python封装,或通过CMake编译C++源码。该算法的应用示例可通过Jupyter Notebook进行演示,主要依赖Eigen、CMake和OpenCV库,适用于现代编译器。
depth-anything-small-hf - 基于大规模无标注数据的先进深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计视觉模型零样本学习
Depth Anything是一款基于DPT架构和DINOv2骨干网络的创新深度估计模型。通过对约6200万张图像的训练,该模型在相对和绝对深度估计领域均实现了突破性成果。它不仅支持零样本深度估计,还能适应多样化的场景图像。研究人员和开发者可以通过简洁的pipeline或灵活的自定义类,轻松实现高精度的图像深度估计。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架,在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现,包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具,便于研究人员复现和拓展相关工作。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱,实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务,并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台,方便研究人员进行算法开发和性能对比。
neuralangelo - 从图像重建高精度3D表面模型的神经网络技术
3D重建GithubNeuralangelo开源项目机器学习神经网络计算机视觉
Neuralangelo是一个开源项目,专注于从图像重建高精度3D表面模型。该项目利用深度学习方法,提供了完整的代码实现,包括数据预处理、模型训练和网格提取功能。Neuralangelo在复杂场景重建中表现优异,适用于计算机视觉和图形学研究。项目文档包含详细使用说明和常见问题解答,便于研究人员快速上手。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架,采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务,并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果,如TrajectoryFormer和ConQueR,为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集
3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目
本项目汇集了手部姿态估计的核心资源,包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等,从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果,囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态,适合研究人员和开发者参考,用户亦可贡献资源,共同完善这一知识库。
litepose - 高效实时多人姿态估计的单分支架构
GithubLitePose人体姿态估计大核卷积开源项目效率优化边缘设备
LitePose是一种针对边缘设备的高效单分支架构,专用于实时多人姿态估计。通过融合解卷积头和大卷积核,该模型显著提升了性能。在移动平台上,LitePose将延迟降低5倍,同时保持估计精度。项目开源了预训练模型、训练脚本和评估工具,支持COCO和CrowdPose数据集。
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