SimpleView

高效点云形状分类的新基线方法

点云分类 SimpleView 深度学习 3D模型机器学习 Github 开源项目

SimpleView项目重新审视点云形状分类问题,提出基于多视图的简单高效方法。在ModelNet40和ScanObjectNN等标准3D点云数据集上实现最先进性能,为点云处理和机器学习研究提供新基准。项目开源代码和模型,便于复现和进一步研究。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具

3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本

OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。

superpoint - 自监督模型SuperPoint提高多视图几何问题的兴趣点检测和描述

GithubHuggingfaceSuperPoint图像匹配开源项目模型特征提取自监督学习计算机视觉

SuperPoint是一种通过自监督学习进行兴趣点检测与描述的模型，主要用于多视图几何问题。利用全卷积网络，该模型能检测不同图像中的关键点并生成对应的描述符，可应用于单应性估计和图像匹配任务。借助同形变换自适应技术，SuperPoint在MS-COCO数据集上的训练表现优越，能够识别更多兴趣点，显著提升了单应性估计精度。

EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件，提高具身AI的理解能力

3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习

EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准，用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现，适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试，了解详细信息和应用案例。

nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析

3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计

该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取，估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法，构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性，并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术，利用稀疏视图大型重建模型

3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉

InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架，能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型，提供多种模型变体，支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重，并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。

ULIP - 多模态预训练框架实现3D数据理解

3D理解GithubULIP多模态预训练开源项目点云分类零样本分类

ULIP是一种多模态预训练框架，集成了语言、图像和点云数据以增强3D理解能力。该框架适用于多种3D骨干网络，如Pointnet2和PointBERT等，无需增加处理延迟。ULIP-2在此基础上进行了扩展，提高了预训练的可扩展性。项目开源了预训练模型、数据集和使用指南，为3D数据分析奠定了基础。

hierarchical-3d-gaussians - 层次化3D高斯表示实现大规模场景实时渲染

3D高斯表示Github大规模数据集实时渲染层次结构开源项目点云

这个项目开发了一种层次化3D高斯表示方法，能够实时渲染大规模数据集。通过分层优化和合并策略，该方法高效地表示和渲染复杂场景。项目包含预处理、优化和实时查看器等步骤，可处理含数千图像的大型数据集。代码库提供完整实现和使用说明，涵盖环境配置、数据准备和训练流程。

SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D

3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉

SA3D是一个创新的三维目标分割框架，基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示，快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入，处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性，为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面，便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。

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