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ESANet

高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。

iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案,提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。
urban_seg - 针对初学者的遥感图片语义分割项目
Githubunicom模型urban_seg多GPU训练开源项目语义分割遥感图片
一个针对初学者的遥感图片语义分割项目,使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色,仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码,帮助快速上手并提升性能。
openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具
3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本
OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具,支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语,系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项,可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取,适用于广泛的研究和开发应用。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法,利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板,适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示,体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集,为相关研究提供参考。
EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件,提高具身AI的理解能力
3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习
EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准,用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现,适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试,了解详细信息和应用案例。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统,专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化,提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越,还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法,为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案,Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
EfficientSAM - 基于掩码预训练的实时图像分割模型
EfficientSAMGithub分割模型图像处理开源项目深度学习计算机视觉
EfficientSAM是一个基于掩码图像预训练的通用图像分割模型,支持点提示、框提示、全景分割和显著性检测等功能。该模型在保持高精度的同时显著提高了处理速度,已集成到多个开源工具中。项目提供在线演示和Jupyter notebook示例,便于研究人员和开发者快速上手和应用。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
SAN - 轻量高效的开放词汇语义分割框架
CLIP模型GithubSide Adapter Network开放词汇语义分割开源项目视觉语言模型语义分割
Side Adapter Network (SAN)是一个开放词汇语义分割框架,将分割任务建模为区域识别问题。它在冻结的CLIP模型旁附加轻量级侧网络,实现高效准确的分割。SAN在多个语义分割基准测试中表现优异,具有更少的可训练参数和更快的推理速度。这一方法为开放词汇语义分割领域提供了新的解决思路。
HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络
GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测
HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。
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