S3Gaussian

自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

S3Gaussian 无人驾驶自监督学习 3D高斯场景分解 Github 开源项目

S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析，增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器，将4D网格编码为特征平面，并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布，详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。

SegAnyGAussians - Segment Any 3D Gaussians项目安装与使用指南

3D GaussianGithubSAGAsegment any 3D Gaussians安装开源项目数据准备

Segment Any 3D Gaussians (SAGA)项目提供了官方实现和全面的安装与使用指南。用户可以下载预训练模型和数据集，并按照步骤执行命令，了解并体验3D高斯分割、掩码提取和特征训练功能。SAGA支持交互式GUI操作，并提供详细的Jupyter Notebook教程，是研究和应用3D分割技术的理想选择。

Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染

3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成

Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法，通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术，提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具，在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。

SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉

SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域，通过将2D图像分割信息转移到3D空间，为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术，实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围，也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

carla_garage - 突破端到端自动驾驶模型的隐藏偏差高性能仿真平台

CARLAGithub开源项目深度学习端到端模型自动驾驶计算机视觉

基于CARLA仿真器的端到端自动驾驶研究开源项目。提供可配置代码、文档和高性能预训练模型，揭示了端到端驾驶模型的隐藏偏差。在多个基准测试中表现优异，支持数据生成、模型训练和评估，有助于研究人员探索自动驾驶前沿问题。

Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统融合人类智慧与AI技术

Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理

Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统，通过大型语言模型作为认知代理，将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎，实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中，Agent-Driver性能显著超越现有方法，并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向，向实现人类级别驾驶迈进。

Cam2BEV - 深度学习实现多视角车载图像到语义分割鸟瞰图转换

Cam2BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶语义分割鸟瞰图

该项目提出一种深度学习方法,将多个车载摄像头图像转换为语义分割鸟瞰图(BEV)。采用合成数据集训练,可良好泛化到真实场景。方法使用语义分割图像作为输入,缩小了仿真与真实数据的差距,无需手动标注。项目开源了代码、网络架构和数据集,适用于自动驾驶环境感知研究。相比传统逆透视映射,该方法在处理3D物体和遮挡区域时表现更佳。

InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶

CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶

该项目融合多模态多视角传感器信息，实现综合场景理解，生成可解释的中间特征，确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果，项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤，以及实用工具脚本和预训练权重。

vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术

GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉

VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

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