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CenterSnap

单镜头多物体3D重建与姿态估计技术

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。

Gaussian-SLAM - 革新性实时3D重建技术,融合高斯散射实现逼真效果
3D重建Gaussian-SLAMGithubSLAM开源项目神经渲染计算机视觉
Gaussian-SLAM是一种创新的3D场景重建技术,将高斯散射与SLAM系统相结合。该技术能够准确映射环境,生成高质量纹理和细节,实现照片级真实的稠密重建效果。Gaussian-SLAM在Replica、TUM_RGBD、ScanNet等多个数据集上展示了优秀性能,为实时3D重建和增强现实应用开辟了新途径,是计算机视觉和机器人领域的重要进展。
zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术
3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散
探索一种创新技术,通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建,解决了文字转图像模型中的视角歧义问题,并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布,以及详细的使用和训练指南,支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。
Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总
3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习
了解单目3D物体检测的最新研究进展,页面涵盖2024至2016年的相关学术论文,并持续更新。您可浏览详细的文章列表,涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外,网站还提供Pytorch代码,方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
FoundationPose - 创新性6D物体姿态估计与跟踪的统一框架
6D物体姿态估计FoundationPoseGithub开源项目机器人应用物体跟踪计算机视觉
FoundationPose是一个统一的6D物体姿态估计和跟踪框架,支持基于模型和无模型两种方式。该框架无需微调即可应用于新物体,通过大规模合成训练、大型语言模型辅助和创新架构实现强大泛化能力。在多个公共数据集的评估中,FoundationPose在challenging场景下显著优于现有方法,即使减少假设也能达到与实例级方法相当的效果。
facescape - 大规模3D人脸数据集及重建基准
3D人脸数据集FaceScapeGithub三维模型人脸重建开源项目生物识别
FaceScape是一个开源项目,提供大规模3D人脸数据集和相关工具。数据包括16940个3D人脸模型、40万多张多视图图像和生物线性模型。项目还包含单视图3D重建基准测试和Python工具包,支持模型生成、拟合等任务。数据仅供非商业研究使用,采用严格许可保护隐私。
hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述
3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉
本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。
goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目
3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉
Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。
mvsplat - 从稀疏多视角图像高效重建3D场景
3D Gaussian SplattingGithubMVSplat多视图图像开源项目神经渲染计算机视觉
MVSplat是一种基于3D高斯分布渲染的多视角图像重建技术。该项目利用深度学习和计算机视觉方法,从稀疏的多视角图像高效重建3D场景并实现新视角渲染。MVSplat在RealEstate10K和ACID数据集上表现优异,并具有良好的跨数据集泛化能力。项目提供了安装指南、预训练模型和评估代码,便于研究人员进行复现和改进。
Instant-angelo - 快速实现高保真三维重建,20分钟出结果
3D重建COLMAPGithubInstant-angelo开源项目快速重建高保真
Instant-angelo项目旨在在20分钟内实现高保真的数字孪生三维重建,特别适合移动设备捕获的RGB视频。通过使用UniSDF等技术,能够逼真地重建反射物体。项目支持平滑和细节重建模式,分别适用于简单和复杂表面。提供详细的安装和数据准备指南,并支持自定义数据集。了解如何高效地完成高质量神经表面的重建,体验快速稳定的三维模型生成。
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