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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
pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现
3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测
pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
ICCV2023-Papers-with-Code - ICCV 2023前沿计算机视觉论文与开源代码合集
GithubICCV 2023图像处理开源项目计算机视觉论文
收录ICCV 2023大会接受的2160篇论文及开源代码，涵盖计算机视觉领域的多个前沿主题，包括Backbone、CLIP、GAN、NeRF、扩散模型、自监督学习、目标检测和医学图像处理，为研究和学习者提供一站式资源。
ARKitScenes - 革新3D室内场景理解的大规模数据集
3D室内场景理解ARKitScenesGithubRGB-D数据集家具标注开源项目深度传感器
ARKitScenes是一个创新的3D室内场景理解数据集，利用移动RGB-D技术捕获数据。作为首个采用广泛可用深度传感器的RGB-D数据集，它涵盖了1,661个独特场景的5,047次捕获。数据集提供原始和处理后的数据、高分辨率深度图及手动标注的3D定向边界框。此外，项目还包含3D物体检测和RGB-D引导上采样的辅助脚本，为推进室内场景理解技术和应对真实世界挑战提供了宝贵资源。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉
CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术，无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示，通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上，CF-3DGS展现出优秀性能，为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。
OBBDetection - 多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法
GithubMMdetectionOBBDetection开源项目深度学习目标检测计算机视觉
OBBDetection是基于MMdetection v2.2的开源目标检测工具箱。它支持多种检测框架，包括RoI Transformer和Gliding Vertex等。该工具箱提供灵活的检测框表示方法，涵盖水平边界框、定向边界框和4点框。OBBDetection实现了S2ANet、Oriented R-CNN等多种最新定向目标检测方法，同时也兼容多种水平检测算法。作为一个全面的目标检测工具，它继承了MMdetection的特性，适用于各种复杂场景的目标检测任务。
PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署
GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉
PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件，支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件，注重产业应用，帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。
deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展
GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测
本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文，含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新，旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考，帮助掌握领域前沿技术与动态。
AdelaiDepth - 开源单目深度预测工具箱 推进3D场景重建研究
3D场景重建AdelaiDepthGithub单目深度预测开源项目深度学习计算机视觉
AdelaiDepth是开源单目深度预测工具箱，整合3D场景形状重建等多种算法。项目聚焦单一图像深度学习和3D场景恢复，相关成果入围CVPR'21最佳论文。通过提供训练代码和数据集，AdelaiDepth为计算机视觉领域研究提供了重要资源。
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