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AdelaiDepth

开源单目深度预测工具箱 推进3D场景重建研究

AdelaiDepth是开源单目深度预测工具箱,整合3D场景形状重建等多种算法。项目聚焦单一图像深度学习和3D场景恢复,相关成果入围CVPR'21最佳论文。通过提供训练代码和数据集,AdelaiDepth为计算机视觉领域研究提供了重要资源。

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。
unidepth-v2-vitl14 - 单目度量深度估计模型 支持多样化场景
GithubHuggingfacePyTorchUniDepth开源项目机器学习模型模型深度估计计算机视觉
UniDepth-v2-vitl14是一个基于PyTorch的单目度量深度估计模型,采用ViT-L/14架构。该模型可从单张2D图像预测场景深度,支持Hugging Face模型中心集成。UniDepth-v2-vitl14适用于计算机视觉和3D感知领域的研究与开发。
lotus-depth-g-v1-0 - 新一代视觉深度预测与密集估计模型
GithubHuggingfaceLotus密集预测开源项目扩散模型模型深度预测视觉基础模型
Lotus是一个开源的视觉基础模型,主要用于图像深度估计和密集预测任务。该项目提供完整的模型实现和在线演示平台,可应用于3D场景重建、深度感知等计算机视觉领域。模型采用Apache-2.0许可协议发布,支持学术研究和商业应用开发。
depth-anything-small-hf - 基于大规模无标注数据的先进深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计视觉模型零样本学习
Depth Anything是一款基于DPT架构和DINOv2骨干网络的创新深度估计模型。通过对约6200万张图像的训练,该模型在相对和绝对深度估计领域均实现了突破性成果。它不仅支持零样本深度估计,还能适应多样化的场景图像。研究人员和开发者可以通过简洁的pipeline或灵活的自定义类,轻松实现高精度的图像深度估计。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
depth_anything_vits14 - 大规模无标签数据训练的开源深度估计工具
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度感知计算机视觉
Depth Anything是一个基于ViT-L/14架构的深度估计模型,通过大规模无标签数据训练。模型提供Python接口,支持518x518分辨率的图像深度估计,具备良好的泛化能力。采用模块化设计,支持自定义图像预处理和批量处理功能,可集成到现有项目中。研究人员和开发者可通过Hugging Face平台快速部署使用。
Adala - 提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架
AdalaGithub人工智能开源项目数据标注机器学习自适应学习
Adala 是一个用于数据处理的自主数据标注框架,具备灵活的运行时环境和Python集成。通过迭代学习,系统内的智能体可以独立获取技能,适应不同的环境。Adala 提供可靠的数据处理结果和多种定制化选项,适合AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家和教育工作者使用,并兼容OpenAI和VertexAI等大型语言模型。
Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术
3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉
Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术,可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。
acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法
ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册
该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法,结合了RANSAC和DSAC*算法,实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具,支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现,并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。
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