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。

3D-VisTA - 简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型

3D-VisTAGithub多模态融合开源项目自然语言处理计算机视觉预训练模型

3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。

mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架

3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉

MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

CenterSnap - 单镜头多物体3D重建与姿态估计技术

3D重建6D姿态估计CenterSnapGithub多物体检测开源项目计算机视觉

CenterSnap是一个开源的深度学习项目,致力于单镜头多物体3D重建和姿态估计。该技术能在单次拍摄中同时完成多个物体的3D形状重建、6D姿态和尺寸估计。项目提供了完整的训练和推理代码,以及预处理数据集,方便研究人员复现结果和开展进一步研究。CenterSnap在机器人抓取和场景理解等领域有潜在应用价值。

SV3D - 单图生成多角度3D视图的创新视频技术

3D建模AI工具Stable Video 3D单图3D生成新视角合成视频扩散模型

SV3D是一种基于稳定视频扩散技术的3D视频生成工具，能将单一图像转化为动态3D视图和网格模型。它提供SV3D_u和SV3D_p两种模型，适用于不同场景。SV3D在多视角合成和3D生成方面表现优异，可用于商业和非商业领域，为用户提供高质量、一致性强的3D可视化效果。

patchwork-plusplus - 基于3D点云的高效地面分割算法Patchwork++

3D感知GithubPatchwork++地面分割开源项目机器人技术点云处理

Patchwork++是Patchwork算法的改进版，专注于3D点云地面分割。该算法具有快速、稳健和自适应特性，有效解决了欠分割问题。项目提供C++、Python和ROS2支持，适用于多种开发环境。凭借在多个数据集上的出色表现，Patchwork++成为自动驾驶和机器人导航领域的重要工具。

OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测，支持多种动画模型

GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目

OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测，通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度，实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择，结合速度与跟踪质量，可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型，支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异，适用于多种动画和实时应用场景，并提供详细示例和自定义命令。

LL3DA - 3D环境下的多模态语言和视觉互动助手

3D环境3D语言模型GithubLL3DA开源项目点云视觉交互

LL3DA是一种大型语言3D助手，能够在复杂的3D环境中响应视觉和文本交互。现有的多模态模型在3D场景理解中的挑战使得LL3DA采用点云直接作为输入，从而减少计算负担并提升性能。实验结果表明，LL3DA在3D密集描述和3D问答任务上优于其他3D视觉语言模型。其开源代码和预训练模型权重允许用户训练定制模型，并进一步拓展到更大规模的3D视觉语言基准上。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真

Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

myvision - 免费在线图像标注工具

COCO-SSDGithubMyVision图像注释工具开源项目数据集机器学习

MyVision是一款免费在线图像标注工具，旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象，保障数据隐私。无需任何设置，只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程，并支持英文和中文。

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