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高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构,适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构,它能多尺度挖掘超点间关系,性能卓越。同时,SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务,能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架,在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构,提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割,通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
superpoint - 自监督模型SuperPoint提高多视图几何问题的兴趣点检测和描述
GithubHuggingfaceSuperPoint图像匹配开源项目模型特征提取自监督学习计算机视觉
SuperPoint是一种通过自监督学习进行兴趣点检测与描述的模型,主要用于多视图几何问题。利用全卷积网络,该模型能检测不同图像中的关键点并生成对应的描述符,可应用于单应性估计和图像匹配任务。借助同形变换自适应技术,SuperPoint在MS-COCO数据集上的训练表现优越,能够识别更多兴趣点,显著提升了单应性估计精度。
Multi-Task-Transformer - 场景理解多任务变压器模型 TaskPrompter和InvPT
GithubTransformer场景理解多任务学习开源项目深度学习计算机视觉
Multi-Task-Transformer项目提供两种场景理解多任务变压器模型:TaskPrompter和InvPT。TaskPrompter利用空间-通道多任务提示进行密集场景理解,InvPT采用倒金字塔架构。这些模型在单目深度估计和3D目标检测等任务中表现出色,并在ICLR2023和ECCV2022会议上发表。项目开源代码和预训练模型,支持多种计算机视觉应用。
SparseTransformer - PyTorch库实现可变长度稀疏Transformer用于3D点云处理
3D识别GithubPyTorchSpTr开源项目点云处理稀疏变压器
SparseTransformer (SpTr)是一个PyTorch库,专门用于实现可变长度稀疏Transformer,主要应用于3D点云数据处理。该库具有快速、内存高效和易用的特点,支持窗口Transformer等技术。SpTr已在多个计算机视觉研究中应用,包括LiDAR的球形Transformer和3D点云分割的分层Transformer。它能够轻松集成到基于Transformer的3D点云网络中,仅需少量修改即可使用。
GPT4Point - 用于点语言理解和生成的统一框架
3D点云CVPR2024GPT4PointGithub开源项目生成框架语言理解
GPT4Point项目提供了一个统一框架,用于三维点云与语言的理解和生成,涵盖3D多模态模型、Pyramid-XL自动注释引擎和新的对象级点云基准。项目包含3D多语言模型和控制下的3D生成,包含超过100万个不同详细程度的数据对,并设立了全面的3D点云语言任务评估指标。v1.0版本包含训练和三维描述生成的评估代码。
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。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展
3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉
PointLLM是一个创新的多模态大语言模型,可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观,而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集,并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力,研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准,并使用三种评估方法进行测试。
Pointcept - 开源点云感知研究平台
3D表示学习CVPRGithubPointcept开源项目点云感知预训练
Pointcept 是一个专为点云感知研究设计的开源代码库,集成了 Point Transformer V3、OA-CNNs 和 PonderV2 等顶尖技术。通过多数据集预训练架构和高效的场景对比学习框架,Pointcept 在室内外场景中表现出色。用户可以使用统一接口和预处理支持,快速部署点云感知解决方案。项目持续更新,最近的新版本优化数据集结构,提升整体性能。
flatformer - 优化点云变换器性能
3D目标检测FlatFormerGithubWaymo数据集开源项目点云transformer自注意力机制
FlatFormer是一种新型点云变换器算法,采用扁平化窗口注意力机制提高处理效率。在Waymo开放数据集上,它实现了领先的精度,并比现有方法快4.6倍。FlatFormer首次在边缘GPU上达到实时性能,为自动驾驶等对延迟敏感的应用开辟新途径。该算法通过平衡空间邻近性和计算规律性,减少了结构化和填充开销。
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