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bevfusion

具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

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。

CapsFusion - 创新的大规模图像描述生成框架
CapsFusionGithub图像文本数据大型多模态模型大语言模型开源项目数据集
CapsFusion是一个用于生成高质量图像描述的创新框架。该项目结合大型语言模型,融合真实和合成图像-文本对,解决了大规模多模态模型训练中的可扩展性和知识保留问题。CapsFusion提供120M数据集、模型和分布式推理代码,为多模态预训练研究提供重要资源。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
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。
Infusion - 基于扩散先验的3D高斯体场景修复技术
3D GaussiansGithub图像修复开源项目扩散模型深度补全神经渲染
InFusion项目提出了一种创新的3D场景修复方法,通过学习扩散先验的深度完成来修复3D高斯体。该技术实现了对不完整3D场景的高质量修复,能够处理复杂的遮挡情况。InFusion为3D重建和虚拟现实等领域提供了新的解决方案,项目开源了推理代码和预训练模型,为相关研究和开发提供了重要资源。
Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全
3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉
本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果,包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源,适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新,保持与前沿技术同步。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述
3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割
该项目汇总了3D点云处理相关的研究论文和数据集。内容涵盖目标检测、语义分割、点云配准和完成等多个任务。同时收录了自动驾驶、3D视觉变换器等领域的综述文献。这一资源有助于研究人员和工程师了解点云技术的最新进展。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
SensorsCalibration - 开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化
GithubOpenCalib传感器标定多传感器融合开源项目自动驾驶
SensorsCalibration是一个开源的多传感器标定工具箱,专注于自动驾驶领域。这个工具箱提供了IMU、LiDAR、摄像头和雷达等传感器的内参和外参标定方法。它支持基于目标和无目标的标定,同时具备手动和自动标定模式。此外,SensorsCalibration还包含工厂标定和传感器到车辆坐标系的在线标定功能。通过提高传感器融合的精度,这个工具箱为自动驾驶系统的开发和优化提供了重要支持。
BEV-Planner - 端到端自动驾驶中车辆状态依赖分析与评估方法创新
Githubego状态开源项目开环评估端到端模型自动驾驶路径规划
BEV-Planner项目研究端到端自动驾驶中的关键问题。研究发现在nuScenes数据集上,模型过度依赖车辆状态而忽视感知信息。项目提出新的评估指标和基准方法,全面评估规划质量。研究结果质疑当前自动驾驶研究方向,建议重新审视现有方法。项目为自动驾驶领域提供新思路,包括道路遵循性评估和简单但有效的基线模型。
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