3D-OVS

无需标注的开放词汇3D场景分割新方法

3D分割开放词汇弱监督学习 TensoRF CLIP特征 Github 开源项目

3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法，仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取，通过提示工程和DINO特征优化，提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合，为多个领域的应用提供了新的可能性。

文档

owlv2-large-patch14-ensemble - Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测

CLIPGithubHuggingfaceOWLv2开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本目标检测

OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练，OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位，可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术

3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强

DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。

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。

dinov2-giant - 无监督大规模视觉特征学习模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习

DINOv2-giant是一款基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型，采用DINOv2无监督学习方法训练。该模型能够从未标注的图像中提取强大的视觉特征，将图像分割为固定大小的块序列作为输入，通过Transformer编码器处理后输出图像的隐含表示。研究人员可利用此预训练模型作为基础，添加简单的线性层即可完成各种下游视觉任务的微调，为计算机视觉领域提供了强大的基础工具。

YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型

GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型

YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。

Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破大幅提升图像分词性能

GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成

Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览

Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学

本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。

Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全

3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉

本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果，包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源，适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新，保持与前沿技术同步。

VLDet - 将开放词汇目标检测转化为对象语言对齐学习

GithubICLR 2023VLDet图像文本对开放词汇目标检测开源项目物体语言对齐

VLDet是一种开放词汇目标检测方法，通过学习对象与语言的对齐来直接从图像-文本对训练检测器。基于CLIP的视觉-语言预训练模型，该方法将任务构建为二分图匹配问题，在COCO和LVIS等数据集上实现了领先性能，并可轻松扩展到新目标类别。VLDet为开放词汇目标检测提供了高效的解决方案。

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