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dynablox

基于体积映射的复杂环境动态对象实时检测方法

Dynablox是一种基于在线体积映射的实时动态对象检测方法,针对复杂环境中的多样化移动物体。该开源项目提供完整的安装指南、数据集和运行示例,便于研究人员复现和扩展。Dynablox在准确性和实时性方面表现优异,已被NVIDIA的nvblox项目采用,可利用GPU加速实现高分辨率检测。其应用领域包括自动驾驶和机器人导航等。

boxmot - BoxMOT:支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块
BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测
BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块,支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法,包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型,并通过快速实验脚本提高实验效率。
3D-OVS - 无需标注的开放词汇3D场景分割新方法
3D分割CLIP特征GithubTensoRF开放词汇开源项目弱监督学习
3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法,仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取,通过提示工程和DINO特征优化,提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合,为多个领域的应用提供了新的可能性。
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。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架,通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集,提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表,为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发,并提供详细的安装和使用指南。
objectsdf_plus - 物体组合式神经隐式表面重建技术的进阶版本
3D重建GithubObjectSDF++开源项目深度学习神经隐式表面计算机视觉
ObjectSDF++是物体组合式神经隐式表面重建技术的改进版本。该技术通过引入遮挡感知的不透明度渲染公式和物体区分正则化项,提高了实例掩码监督的利用效率,从而在场景和物体层面实现更精确的表面重建。项目提供了适用于Replica和ScanNet数据集的训练和评估代码,为3D场景理解和重建研究提供了新的工具。
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。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案
GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测
RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型,通过混合编码器和最小化不确定性查询选择,实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练,支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度,在T4 GPU上达到108和74 FPS,性能超过YOLO模型。
mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架
3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉
MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架,基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器,适用于室内外3D检测数据集,可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现,以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究,还可作为库支持各类3D检测应用开发。
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