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DyCo3D

动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法,采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer,在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果,推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程,对超参数不敏感,为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务
GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测
MaskDINO项目提出统一的Transformer架构,整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同,并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下,MaskDINO的性能超越了现有方法,展现出在视觉任务中的卓越潜力。
DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架
3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成
DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动,支持灵活的拓扑变化,并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码,以及自定义数据集支持。
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。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格,支持多种平台的演示,包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新,提供Windows和Docker安装支持,未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测,得到ICCV 2023的认可,并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化,实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA,表现卓越。
vision3d - PyTorch驱动的开源激光雷达感知库
3D检测GithubLIDAR感知PV-RCNNPyTorchSECOND模型开源项目
Vision 3D是一个基于PyTorch的开源库,专注于激光雷达感知领域。该项目以代码简洁性为核心,便于扩展新模型和数据集。目前已实现SECOND算法,并部分完成PV-RCNN。虽然开发已暂停,但项目仍提供详细文档和示例,支持研究人员和开发者在3D目标检测领域的应用。Vision 3D作为开源工具,欢迎社区贡献,为激光雷达感知研究提供了有价值的资源。
DINO - 降噪锚框实现端到端目标检测
COCODINOGithub图像分割开源项目深度学习目标检测
DINO采用改良的降噪锚框,提供先进的端到端目标检测功能,并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下,达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点,使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估,用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。
deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型
COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测
Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络,实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制,它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练,采用目标查询匹配和双重损失优化技术,显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。
VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法
3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割
VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架,仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计:先从深度估计生成可见占据体素查询,再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上,VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%,同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。
3DitScene - 通过语言指令编辑3D场景的创新技术
3DitSceneGithub场景编辑开源项目计算机视觉语言引导高斯散射
3DitScene是一个开源项目,开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象,包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性,同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明,并在Hugging Face平台上部署了演示,方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。
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