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。

torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架

CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析

一个用于点云分析的深度学习框架，基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API，支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型，便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息，请查阅文档和示例笔记本。

all-seeing - 全景视觉识别与关系理解的开放世界AI系统

All-Seeing ProjectGithub关系理解多模态模型大规模数据集开源项目视觉识别

All-Seeing项目开发了全面的视觉识别和理解系统。该项目推出AS-1B大规模数据集和ASM视觉语言模型，实现开放世界的全景视觉识别。其第二版引入关系对话任务，构建AS-V2数据集和ASMv2模型，增强关系理解能力。此外，项目提出CRPE基准测试，为评估关系理解提供系统平台。

model-viewer - 开源 Web 组件实现交互式 3D 模型展示

3D模型GitHub仓库Githubmodel-viewerweb组件开发工具开源项目

model-viewer 是一个开源 Web 组件，用于展示交互式 3D 模型。该组件支持多种 3D 文件格式，提供高性能渲染和简单易用的 API。开发者能够轻松地将 3D 模型集成到网页中，实现旋转、缩放等交互功能。此外，model-viewer 还包含后处理效果插件和在线编辑器，适用于多种 3D 展示场景。

bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示

BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征，解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时，大幅降低计算成本，树立了新行业标杆。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

FastSAM - 全景分割模型速度提升50倍且性能可比SAM

AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉

FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据，就实现了与SAM相当的性能，同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中，FastSAM展现出优异的零样本迁移能力，为计算机视觉研究开辟新方向。

OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架支持多种先进算法和数据集

3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云

OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

overeasy - 无数据集需求的定制视觉模型构建

GithubOvereasy分割图像处理开源项目计算机视觉零样本视觉模型

Overeasy允许无大规模数据集，通过链式预训练零样本视觉模型实现高效图像处理。利用专用工具和工作流，用户可定制端到端管道，支持边框检测及分类。功能涵盖执行图和检测，安装简便，文档详尽，并提供Colab示例。

ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型

GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型

ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型，专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络，能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术，ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析，为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。

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