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UCF-SST-CitySim1-Dataset

无人机车辆轨迹数据集,实现安全研究和数字孪生应用

CitySim数据集包含从12个不同地点录制的1140分钟无人机视频中提取的高精度车辆轨迹,采用30 FPS,覆盖多种道路类型。通过五步程序确保轨迹精度,并提供旋转边界框信息来改进安全评估。相较于其他视频基础轨迹数据集,CitySim记录了更多严重的安全事件,支持自动驾驶和位置安全分析研究。此外,还提供录制地点的3D基础地图和信号定时信息,助力数字孪生应用。

video2dataset - 快速构建大规模视频数据集的开源工具
Githubvideo2dataset分布式处理开源项目数据预处理视频下载视频数据集
video2dataset是一个开源工具,用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统,可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成,适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch,提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快,性能优于其他实现,支持多种数据集和模型方法,为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架
GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图
MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架,可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法,结合分层查询嵌入和双向匹配策略,提高了学习过程的稳定性,具备实时推理能力,并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素,具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度,并引入了额外的语义中心线,进一步优化下游规划需求。
datmo - 2D激光雷达移动物体检测跟踪系统
GithubLIDAR开源项目数据关联机器人目标检测目标跟踪
datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类,搜索式矩形拟合算法提取L形,并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS,提供可视化功能,适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。
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。
CVPR2023-DMVFN - 动态多尺度体素流网络在视频预测领域的应用
CVPR2023GithubSOTA模型动态多尺度体素流网络开源项目数据集视频预测
本项目介绍了一种在视频预测领域的新模型——动态多尺度体素流网络。该模型由CVPR2023收录并成为亮点,通过对Cityscapes、KITTI及DAVIS等多个数据集的训练和测试,展示了其在视频预测中的表现。项目页面包括详细的安装、数据准备、训练和测试步骤,并提供丰富的可视化结果和资源链接,支持预训练模型的下载以便实际应用。
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。
mahalanobis_3d_multi_object_tracking - 在NuScenes Tracking Challenge中荣获冠军,提升了自主驾驶3D多目标追踪的准确率
AB3DMOTAutonomous DrivingGithubNuScenes Tracking ChallengeProbabilistic TrackingStanford University开源项目
该项目提出了一种在线3D多目标追踪方法,在NeurIPS 2019 AI Driving Olympics Workshop上荣获NuScenes Tracking Challenge冠军。与AB3DMOT方法相比,显著提高了较小目标如行人的追踪精度。项目提供了详尽的技术报告与源码,以及详细的运行步骤,便于他人复现结果。使用MEGVII的检测结果,该方法在多目标追踪准确率(AMOTA)上表现出色,特别是对行人和小型目标的追踪效果尤为明显。
ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案
AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目
结合最新深度学习技术,ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言,功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本,无需专用硬件或网络连接,适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序,帮助开发者迅速上手。
SpaTracker - 将2D像素的3D空间运动轨迹可视化
3D追踪CVPR 2024GithubSpatialTracker像素追踪开源项目计算机视觉
SpaTracker是一个计算机视觉项目,可在3D空间中追踪视频中任意2D像素的运动轨迹。该项目支持RGB和RGBD视频输入,采用单目深度估计技术实现像素级追踪。SpaTracker提供演示代码和预训练模型,可视化效果优秀。这一工具可应用于动作分析和视觉特效等领域。该项目在CVPR 2024被评为亮点论文,体现了其在3D视觉追踪领域的创新性。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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