PointMamba

用于点云分析的简单状态空间模型

PointMamba 点云分析 State Space Model Transformers Mamba Github 开源项目

该项目提出了一种名为PointMamba的模型，它通过借鉴Mamba模型在自然语言处理中的成功经验，应用在点云分析中。PointMamba采用了线性复杂度算法，在有效减少计算成本的同时，提供了卓越的全局建模能力。该模型通过空间填充曲线进行点云标记，并使用非分层结构的Mamba编码器作主干网络。综合评估表明，PointMamba在多个数据集上的表现优异，显著降低了GPU内存使用和计算量，为未来的研究提供了一个简单而有效的基准。

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介绍相关项目

Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦

GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络

本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果，包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程，为时间序列分析与预测研究提供全面参考。

LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建

3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型

LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。

Segment-Any-Point-Cloud - 视觉基础模型驱动的通用点云序列分割框架

GithubSeal开源项目点云分割神经网络自监督学习计算机视觉

Seal是一种自监督学习框架,通过利用视觉基础模型的知识来分割多样化的点云序列。该框架在表示学习阶段强调空间和时间一致性,实现了高效的跨模态知识迁移。Seal无需依赖2D或3D标注,直接从视觉模型中提取知识,展现出优秀的可扩展性、一致性和泛化能力。它可应用于各类点云数据集,包括真实与合成、高低分辨率、大小规模以及干净和受损数据。

superpoint - 自监督模型SuperPoint提高多视图几何问题的兴趣点检测和描述

GithubHuggingfaceSuperPoint图像匹配开源项目模型特征提取自监督学习计算机视觉

SuperPoint是一种通过自监督学习进行兴趣点检测与描述的模型，主要用于多视图几何问题。利用全卷积网络，该模型能检测不同图像中的关键点并生成对应的描述符，可应用于单应性估计和图像匹配任务。借助同形变换自适应技术，SuperPoint在MS-COCO数据集上的训练表现优越，能够识别更多兴趣点，显著提升了单应性估计精度。

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。

MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型

GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型

MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型，适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术，MobiLlama从较大模型简化而来，降低了预训练和部署成本，实现了资源受限设备上高效处理语言任务。

torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架

CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析

一个用于点云分析的深度学习框架，基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API，支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型，便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息，请查阅文档和示例笔记本。

labelCloud - 多功能3D点云标注工具支持多种文件格式

3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云

labelCloud是一个开源的3D点云标注工具，用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式，支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外，labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。

3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述

3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割

该项目汇总了3D点云处理相关的研究论文和数据集。内容涵盖目标检测、语义分割、点云配准和完成等多个任务。同时收录了自动驾驶、3D视觉变换器等领域的综述文献。这一资源有助于研究人员和工程师了解点云技术的最新进展。

MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能

GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化

项目应用llama.cpp的imatrix量化方法，优化模型的文本性能。提供多种量化文件，适配不同硬件配置，尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型，实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理，可在LM Studio中运行，为开源社区提供多样化的工具和使用选择。

相关项目

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