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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。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
bdd100k - 大规模驾驶视频数据集赋能自动驾驶多任务学习
BDD100KGithub多任务学习开源项目数据集自动驾驶计算机视觉
BDD100K是一个专为异构多任务学习设计的多样化驾驶数据集,包含10万个视频和10个评估任务。这些数据涵盖了超过1000小时的驾驶经验,体现了地理、环境和天气的多样性。BDD100K支持图像标记、车道检测、可行驶区域分割等多项任务,为自动驾驶技术研究提供了丰富的数据资源,有助于评估图像识别算法在实际驾驶场景中的表现。
vision3d - PyTorch驱动的开源激光雷达感知库
3D检测GithubLIDAR感知PV-RCNNPyTorchSECOND模型开源项目
Vision 3D是一个基于PyTorch的开源库,专注于激光雷达感知领域。该项目以代码简洁性为核心,便于扩展新模型和数据集。目前已实现SECOND算法,并部分完成PV-RCNN。虽然开发已暂停,但项目仍提供详细文档和示例,支持研究人员和开发者在3D目标检测领域的应用。Vision 3D作为开源工具,欢迎社区贡献,为激光雷达感知研究提供了有价值的资源。
ml-ferret - 高级多模态语言模型实现精细指代和定位
AI视觉交互FerretGithub多模态大语言模型开源项目指代理解视觉定位
Ferret是一个端到端多模态大语言模型,支持任意形式的指代并能在响应中定位内容。通过混合区域表示和空间感知视觉采样器,实现了细粒度和开放词汇的指代与定位。项目提供GRIT数据集和Ferret-Bench评估基准,为多模态模型研究提供重要资源。
MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架
GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图
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。
ReCon - 融合对比和生成方法的3D表示学习框架
3D表示学习GithubReCon少样本学习开源项目点云分类零样本学习
ReCon是一个融合对比学习和生成式预训练的3D表示学习框架,有效解决了数据不足和表示过拟合问题。该框架在3D点云分类、少样本学习和零样本迁移等任务中表现出色,在ScanObjectNN数据集上达到91.26%的分类准确率。ReCon展现了在3D表示学习领域的先进性能,为相关研究提供了新的思路。
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合
Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。
SimpleView - 高效点云形状分类的新基线方法
3D模型GithubSimpleView开源项目机器学习深度学习点云分类
SimpleView项目重新审视点云形状分类问题,提出基于多视图的简单高效方法。在ModelNet40和ScanObjectNN等标准3D点云数据集上实现最先进性能,为点云处理和机器学习研究提供新基准。项目开源代码和模型,便于复现和进一步研究。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
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