CoDA_NeurIPS2023

创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务

CoDA 开放词汇3D目标检测神经网络计算机视觉深度学习 Github 开源项目

CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架，通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集，提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表，为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发，并提供详细的安装和使用指南。

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介绍相关项目

OpenTAD - 多功能时序动作检测工具箱支持多数据集和前沿方法

GithubOpenTADPyTorch开源工具箱开源项目时序动作检测计算机视觉

OpenTAD是一个基于PyTorch的开源时序动作检测工具箱，支持9个TAD数据集。其模块化设计便于复现现有方法和实现新方法，支持基于特征和端到端的训练模式。该项目提供多种预提取特征，实现了多个前沿TAD方法，并在EPIC-KITCHENS-100和Ego4D 2024挑战赛中表现出色。

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。

Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目

3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹

Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。

yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破

GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端

YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型，通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计，在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明，YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平，为实时目标检测领域带来新的发展方向。

pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型

3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签

pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型，可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术，能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图，pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能，为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

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。

3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱

3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉

3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱，专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能，实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用，3D-BAT支持在线访问和跨平台使用，并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。

Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成

4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场

Consistent4D是一种创新方法，能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题，利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失，无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明，该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目，在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体，从轻量级R18到大型X模型，适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上，RT-DETR展现出卓越性能，最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架，便于研究和应用。

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