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MapTR

在线向量化高精度地图快速构建框架

MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架,可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法,结合分层查询嵌入和双向匹配策略,提高了学习过程的稳定性,具备实时推理能力,并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素,具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度,并引入了额外的语义中心线,进一步优化下游规划需求。

MapsGPT - 智能生成个性化主题地图
AI工具城市探索旅游目的地景点推荐特色活动独特体验
MapsGPT是一款AI驱动的智能地图生成工具,能够基于用户的特定需求快速创建主题地图。无论是查找特色餐厅、探索城市秘密角落,还是规划主题旅行路线,MapsGPT都能在几秒内生成带有自定义标记的地图。这款工具为用户提供了一种便捷直观的方式来可视化和探索各种主题的位置信息,适用于实用性和创意性的多种场景。MapsGPT简化了地图创建过程,使得发现和规划感兴趣的地点变得既高效又富有乐趣。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码,展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分,并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件,并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
gta - 几何感知注意力机制增强多视图Transformer性能
GTAGithub几何感知注意力多视图Transformer开源项目神经渲染计算机视觉
GTA是一种创新的几何感知注意力机制,旨在提升多视图Transformer的表达能力。这项技术不仅适用于新视角合成和3D场景重建等多视图任务,还可应用于图像生成等2D任务。项目提供了GTA在CLEVR-TR和MSN-Hard数据集上的官方实现代码,并展示了其在ImageNet图像生成中的应用。通过整合几何信息,GTA使Transformer更有效地处理3D空间关系,从而显著提高多视图任务的性能表现。
torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具
GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换
torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。
PETR - 多视角3D感知框架 目标检测与BEV分割的统一解决方案
3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目
PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。
tram - 从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作
3D人体捕捉GithubTRAM开源项目深度学习视频处理计算机视觉
TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统,专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术,能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建,为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。
BEVFormer - 多摄像头鸟瞰图学习框架助力自动驾驶感知
BEVFormerGithub多相机感知开源项目目标检测自动驾驶鸟瞰图表示
BEVFormer是一个用于自动驾驶感知的开源框架,通过时空Transformer从多摄像头图像中学习统一的鸟瞰图表示。该方法利用预定义的网格查询,结合空间交叉注意力和时间自注意力机制,有效聚合多视角的空间和时序信息。在nuScenes测试集上,BEVFormer达到56.9%的NDS指标,显著超越现有方法,与激光雷达系统性能相当。这一创新为基于纯视觉的3D目标检测提供了新的基准。
TripoSR - 基于单一图像的AI快速3D模型重建技术
3D建模GithubHuggingfaceStability AITripoSR人工智能图像重建开源项目模型
TripoSR是一款开源的3D生成模型,由Stability AI与Tripo AI联合开发。该模型采用改进的LRM网络架构,能将单张图像快速重建为3D模型。通过优化数据处理方法和增强渲染技术,模型在Objaverse数据集上展现出优秀的泛化性能。项目已开源并提供在线演示平台。
wizmap - 交互式大规模机器学习嵌入可视化工具
GithubWizMap交互式探索多分辨率大规模数据嵌入可视化开源项目
WizMap是一款用于探索大规模机器学习嵌入的交互式可视化工具。它采用多分辨率嵌入摘要方法和地图式交互设计,便于导航和理解复杂嵌入空间。支持百万级嵌入点可视化,具备快速搜索和多模态数据处理能力。WizMap还提供嵌入演化动画展示,兼容多种计算笔记本,并支持URL共享功能。这一工具为研究人员和开发者提供了分析嵌入的有效方案。
maplibre-gl-js - 开源高性能JavaScript矢量地图渲染库
GithubMapLibre GL JS地图库开源开源项目矢量瓦片网页地图
MapLibre GL JS是一个开源JavaScript库,用于在网站和WebView应用中展示交互式地图。它采用GPU加速的矢量瓦片渲染技术,确保地图快速加载和流畅显示。源自mapbox-gl-js的开源分支,MapLibre GL JS现已成长为功能完备的独立项目。它支持自定义样式、3D地形和热力图等高级功能,为开发者提供了灵活而强大的地图可视化解决方案。
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