bevfusion

具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

BEVFusion 多传感器融合自主驾驶 3D目标检测鸟瞰图表示 Github 开源项目

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。

SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉

SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域，通过将2D图像分割信息转移到3D空间，为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术，实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围，也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型：结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割

DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

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。

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。

UniRef - 跨空间时间的统一视觉对象分割模型

GithubUniRef++参考对象分割开源项目深度学习目标分割视频对象分割

UniRef++是一个统一的视觉模型，可同时处理指代图像分割、少样本分割、指代视频对象分割和视频对象分割四种任务。其核心UniFusion模块能高效注入多种参考信息，不仅性能优异，还可作为SAM等基础模型的插件组件使用。该模型在多个benchmark上展现出色表现，体现了其在对象分割领域的通用性和扩展性。

End-to-end-Autonomous-Driving - 端到端自动驾驶研究资源综合集成

CARLAGithub开源项目机器学习端到端自动驾驶计算机视觉

该项目整合端到端自动驾驶研究资源,涵盖学习材料、研讨会、论文集、基准测试、数据集及竞赛信息。旨在为自动驾驶研究提供全面参考,推动技术发展。内容定期更新,欢迎社区参与贡献。

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。

facefusion - 人脸置换与增强工具

AIFaceFusionGithub人脸交换人脸增强开源项目热门视觉处理

FaceFusion 是一款领先的人脸置换与增强平台，利用先进技术提供精确面部处理。该工具支持多种面部分析与定制选项，适用于多种场景与设备。功能强大，操作简单，是专业人士与技术爱好者的理想选择。

awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库数据集算法全覆盖

Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集

这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。

Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型

GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像，具有全局感受野，并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中，Vision-RWKV性能超越ViT模型；在密集预测任务中，它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT，并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。

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