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LaserMix

创新半监督LiDAR语义分割框架

LaserMix是针对LiDAR语义分割的半监督学习框架。该方法利用驾驶场景空间先验,通过激光束混合构建低变化区域,促使分割模型在混合前后保持一致预测。在多个数据集上,LaserMix显著提升了分割性能,尤其适用于标注数据有限的情况。该框架兼容多种LiDAR分割网络,并已整合至MMDetection3D代码库。

ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析
ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割
ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架,基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示,快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入,处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性,为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面,便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
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。
bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合
3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示
BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架,通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征,解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时,大幅降低计算成本,树立了新行业标杆。
ShapeLLM - 革新3D理解的多模态大语言模型
ShapeLLM是首个面向智能体交互的3D多模态大语言模型,支持单视图彩色点云输入。该项目引入了3D问答基准3D MM-Vet,并改进了点云编码器ReCon++。ShapeLLM在多项3D理解任务中表现出色,为智能体与3D环境交互提供了新思路。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览
Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学
本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。
GeoSeg - 遥感图像语义分割框架 支持多种数据集和先进模型
GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像
GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。
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