精选计算机视觉工具：AI应用、网站与开源项目大全
MobileSAM: 移动设备上的轻量级图像分割神器
MobileSAM是一个为移动应用而设计的轻量级图像分割模型,它在保持与原始SAM相当性能的同时,大大减小了模型体积并提高了运行速度,为移动端实时图像分割应用开辟了新的可能。
Avatarify Python:在视频会议中创建逼真的虚拟头像
Avatarify Python是一个开源项目,可以为Zoom、Skype等视频会议软件生成逼真的虚拟头像。本文详细介绍了Avatarify Python的功能、安装使用方法以及最新进展。
OmniControl: 突破性的人体动作生成控制技术
OmniControl是一种创新的人体动作生成方法,能够灵活地控制任意关节在任意时间点的位置,为人体动作生成领域带来了全新的可能性。
SMIRK: 新一代3D面部表情重建技术的突破性进展
SMIRK是一项创新的3D面部表情重建技术,能够从单张2D图像中精准还原极端、不对称和细微的面部表情,为计算机视觉和人机交互领域带来了新的可能性。
Embetter: 快速构建嵌入式学习流水线的强大工具
Embetter是一个为计算机视觉和文本处理提供兼容scikit-learn的嵌入式工具库,旨在帮助开发人员快速构建概念验证和批量标注流水线。
C-Tran:大温哥华地区的公共交通系统
C-Tran是服务于华盛顿州克拉克县的公共交通机构,为温哥华及周边地区提供巴士、快速公交、通勤铁路等多种公共交通服务,致力于为居民提供安全、便捷、可靠的出行选择。
MeshLib: 功能强大的3D网格处理库
MeshLib是一个开源的3D几何库,提供了强大的网格处理功能,支持C++、Python和C#等多种编程语言接口,可用于开发各类3D应用程序。
深入探索Diffusion Policy:视觉运动策略学习的突破性进展
Diffusion Policy是一种新型的视觉运动策略学习方法,通过动作扩散实现了机器人控制的重大突破。本文深入剖析Diffusion Policy的原理、优势及其在实际应用中的表现,展示了这一前沿技术如何推动机器人学习与控制领域的发展。
MotionBERT: 人体运动表征学习的统一框架
MotionBERT是一个用于人体运动分析的统一预训练框架,可以处理3D姿态估计、基于骨架的动作识别和网格恢复等多个下游任务。该方法利用大规模异构人体运动数据源学习通用的运动表征,并在多个下游任务上取得了最先进的性能。
CoreNet: 苹果公司推出的深度神经网络训练库
CoreNet是苹果公司开发的深度神经网络工具包,旨在帮助研究人员和工程师训练各种标准和新颖的小型和大规模模型,包括基础模型(如CLIP和LLM)、对象分类、对象检测和语义分割等多种任务。
X-Decoder: 一个通用的像素、图像和语言解码模型
X-Decoder是一个由微软研究院开发的创新性通用解码模型，能够无缝地生成像素级分割和标记级文本，在多个视觉-语言任务中实现了卓越的性能。
Computer Vision in the Wild: 开启计算机视觉的新纪元
本文深入探讨了Computer Vision in the Wild (CVinW)这一新兴的计算机视觉研究领域,介绍了其核心理念、主要特点和最新进展,展望了CVinW未来的发展方向和潜在应用。
GLIGEN: 开放式基于定位的文本到图像生成技术
GLIGEN是一种创新的文本到图像生成技术,它通过引入定位信息,使得用户可以更精确地控制生成图像的内容和布局。这项技术在保留预训练扩散模型强大知识的同时,赋予了模型新的能力,为图像生成领域带来了突破性进展。
BackgroundMattingV2: 实时高分辨率背景抠图技术的突破性进展
BackgroundMattingV2是一种革命性的实时高分辨率背景抠图技术,可以在4K分辨率下实现30FPS的实时处理速度,为视频会议、直播等应用带来全新体验。本文将深入介绍该技术的原理、特点及应用前景。
字典引导的场景文本识别: 基于CVPR 2021研究的深入探讨
本文深入探讨了VinAI Research团队开发的字典引导场景文本识别方法,介绍了该项目的背景、核心思想、实现细节以及在实际应用中的优势,为读者提供了一个全面了解这一创新技术的机会。
探索模糊核空间:一种新颖的图像去模糊方法
本文介绍了一种创新的图像去模糊方法,通过将任意数据集中的锐化-模糊图像对的模糊算子编码到模糊核空间中来实现。该方法假设编码的核空间足够接近实际模糊算子,提出了一种交替优化算法用于盲图像去模糊。它通过在编码空间中的核来近似未知的模糊算子,并搜索对应的清晰图像。由于方法设计的特点,编码的核空间是完全可微的,因此可以很容易地应用于深度神经网络模型中。
ISBNet: 一种高效的3D点云实例分割网络
ISBNet是一种新颖的3D点云实例分割网络,通过实例感知采样和框感知动态卷积实现了高效准确的分割性能。本文介绍了ISBNet的核心思想、网络架构和主要创新点,以及在多个数据集上的最新性能。
深入探讨相机-激光雷达标定技术:实现精确的多传感器融合
本文深入介绍了相机-激光雷达标定的重要性、技术挑战和解决方案,详细探讨了标定流程、关键步骤和最佳实践,为读者提供了全面的相机-激光雷达标定知识和实操指南。
基础模型:AI领域的革命性进展
基础模型作为一种大规模预训 练模型,正在推动AI领域的快速发展。本文将全面介绍基础模型的概念、发展历程、主要类型以及在视觉和语言任务中的应用,帮助读者了解这一颠覆性技术的最新进展。
Meta-Transformer:一个统一的多模态学习框架
Meta-Transformer是一个创新的深度学习框架,能够处理包括文本、图像、点云等在内的12种不同模态数据,为多模态AI应用提供了强大的基础模型。
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