neurvps

神经消失点扫描算法及其实现

NeurVPS 消失点检测卷积神经网络计算机视觉深度学习 Github 开源项目

NeurVPS是一种用于图像消失点检测的深度学习算法。该算法采用几何启发的卷积运算符,结合数据驱动方法和几何先验,在多个数据集上超越了现有方法。项目提供PyTorch实现,包含模型训练、评估和预训练模型,便于研究人员复现实验。

AbSViT - 创新视觉注意力模型实现自适应分析合成

AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割

AbSViT是一个创新视觉注意力模型，采用分析合成方法实现自适应的自上而下注意力机制。该模型在ImageNet分类和语义分割任务中表现优异，尤其在鲁棒性测试中展现出色性能。AbSViT能够适应单目标和多目标场景，并根据不同问题动态调整注意力。这一模型为计算机视觉领域开辟了新的研究方向，有望在多种视觉任务中发挥重要作用。

sc_depth_pl - 通过自我监督学习实现视频中的单目深度估计

ARNGithubSC-Depthmonocular depthpytorchself-supervised learning开源项目

SC-Depth项目提供了SC-DepthV1, V2和V3版本的PyTorch Lightning实现，专注于从视频中进行自我监督的单目深度估计。SC-DepthV1引入了几何一致性损失和自发现蒙板，提高了深度预测的准确性。SC-DepthV2通过引入自动矫正网络（ARN）解决了手持相机视频中大相对旋转的问题。SC-DepthV3利用外部预训练的深度估计网络，在动态场景中显著提升了单目深度估计的准确性。该项目提供了详细的安装指南、数据集组织和训练流程，支持多种数据集和自定义数据的训练。了解更多关于SC-Depth的详细信息以及其在多个挑战性数据集上的评估结果。

ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案

GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取

VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型，含高效计算和低能耗优点，并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络，支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库，用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案，提高了准确度和应用多样性。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

instant-ngp - 高效训练和渲染神经图形基元的开源框架

3D重建GithubNeRF实时渲染开源项目机器学习神经图形基元

instant-ngp是一个基于CUDA的开源框架,用于高效训练和渲染神经图形基元。该项目支持NeRF、SDF、神经图像和神经体积等多种基元,通过多分辨率哈希编码和tiny-cuda-nn实现快速训练。instant-ngp提供交互式GUI、VR模式和相机路径编辑等功能,便于探索和创建各类神经图形。此外,其Python接口支持自动化实验和功能扩展。

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。

voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库

GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换

本页面介绍VoxelMorph，这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量，并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。

awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源

GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI

该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源，覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型，适合初学者与专家共同探索、分享与合作。

rPPG-Toolbox - 相机生理传感的开源远程光学容积成像平台

GithubrPPG-Toolbox开源平台开源项目摄像头生理信号检测数据集算法

rPPG-Toolbox 是一个用于相机生理传感的开源平台，支持神经网络和无监督方法的基准测试，并允许自定义算法的快速开发。该平台支持七个关键数据集，包括 SCAMPS、PURE 等，并提供算法性能基准和丰富的数据可视化工具。

PyTorch-VAE - PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例

GithubPyTorchPyTorch VAE变分自编码器图像生成开源项目深度学习

PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器（VAE），专注于结果的可重复性，包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练，确保一致的对比结果。代码简洁易用，支持PyTorch和PyTorch Lightning，适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。

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