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6D物体姿态估计与重建资源汇总

这个项目整理了6D物体姿态估计、单视图3D物体重建和3D手-物体姿态估计领域的重要资源。内容包括arXiv论文、期刊会议论文、学位论文、数据集、研讨会和挑战赛信息。资源按年份和会议分类,涵盖2014年至今的研究进展,为相关研究人员提供了全面的参考。

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介绍相关项目

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

graph-cut-ransac - 高效鲁棒性估计算法，支持同源矩阵、基础矩阵及6D姿态估计

C++Computer VisionGithubGraph-Cut RANSACOpenCVPython开源项目

Graph-Cut RANSAC是一种用于同源矩阵、基础矩阵和6D姿态估计的鲁棒性算法。它已包括在OpenCV中，并支持通过pip安装Python封装，或通过CMake编译C++源码。该算法的应用示例可通过Jupyter Notebook进行演示，主要依赖Eigen、CMake和OpenCV库，适用于现代编译器。

Awesome_Long_Form_Video_Understanding - 长视频理解研究前沿进展与资源综述

Github人工智能开源项目深度学习视频分析计算机视觉长视频理解

这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。

Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库

Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表，涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域，助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

Awesome-Deep-Graph-Clustering - 最新深度图聚类方法和资源汇总

Github图神经网络图聚类开源项目无监督学习深度学习自编码器

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述

Github开源工具箱开源项目数据集文本到视频生成视频生成模型评估指标

本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。

Awesome-Remote-Sensing-Foundation-Models - 遥感基础模型论文代码数据集综合资源库

Github多模态开源项目自监督学习计算机视觉遥感基础模型预训练

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