用于体育分析的计算机视觉工具集
roboflow/sports 是一个开源的计算机视觉工具集,专注于体育领域的应用。它利用先进的图像处理技术,如目标检测、图像分割、关键点检测等,来解决体育分析中的挑战。这个工具集由Roboflow开发,旨在推动计算机视觉技术在体育领域的应用,并通过社区贡献不断优化。
深度学习驱动的三维重建技术
VGGSfM是一种基于深度学习的三维重建技术,旨在从一组不受限制的2D图像中重建场景的相机姿态和3D结构。该技术通过完全可微分的深度学习框架,实现端到端的训练。它利用深度2D点跟踪技术提取可靠的像素级轨迹,同时基于图像和轨迹特征恢复所有相机,并通过可微分的捆绑调整层优化相机和三角化3D点。VGGSfM在CO3D、IMC Phototourism和ETH3D三个流行数据集上取得了最先进的性能。
3D图像匹配的先进模型
MASt3R是由Naver Corporation开发的一种用于3D图像匹配的先进模型,它专注于提升计算机视觉领域中的几何3D视觉任务。该模型利用了最新的深度学习技术,通过训练能够实现对图像之间精确的3D匹配,对于增强现实、自动驾驶以及机器人导航等领域具有重要意义。
3D生成建模的高精度和结构化辐射表示
GaussianCube是一种创新的3D辐射表示方法,它通过结构化和显式的表示方式,极大地促进了三维生成建模的发展。该技术通过使用一种新颖的密度约束高斯拟合算法和最优传输方法,将高斯函数重新排列到预定义的体素网格中,从而实现了高精度的拟合。与传统的隐式特征解码器或空间无结构的辐射表示相比,GaussianCube具有更少的参数和更高的质量,使得3D生成建模变得更加容易。
4D重建模型,快速生成动画对象
L4GM是一个4D大型重建模型,能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集,包含多视图视频,这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画,从48个视角渲染,生成了12M个视频,总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建,该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示,然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外,L4GM还添加了时间自注意力层,以帮助学习时间上的一致性,并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。
高效生成一致性人物视频动画的模型
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
一种用于跨领域视频帧中对象匹配的通用模型。
MASA是一个用于视频帧中对象匹配的先进模型,它能够处理复杂场景中的多目标跟踪(MOT)。MASA不依赖于特定领域的标注视频数据集,而是通过Segment Anything Model(SAM)丰富的对象分割,学习实例级别的对应关系。MASA设计了一个通用适配器,可以与基础的分割或检测模型配合使用,实现零样本跟踪能力,即使在复杂领域中也能表现出色。
Vast 3D Gaussians for Large Scene Reconstruction的非官方实现
VastGaussian是一个3D场景重建的开源项目,它通过使用3D高斯来模拟大型场景的几何和外观信息。这个项目是作者从零开始实现的,可能存在一些错误,但为3D场景重建领域提供了一种新的尝试。项目的主要优点包括对大型数据集的处理能力,以及对原始3DGS项目的改进,使其更易于理解和使用。
提供关于人工智能的最佳资源,学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。
AI Online Course是一个互动学习平台,提供清晰简明的人工智能介绍,使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识,并强调实际应用和技术优势。
TikTok验证码解决API
SadCaptcha是一个解决TikTok验证码的插件,它可以快速、准确地解决TikTok的旋转、拼图和3D形状验证码。它使用先进的计算机视觉算法,能够高效解决验证码,并且适用于任何设备和屏幕分辨率。
基于Java的全能视觉智能识别项目
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目,它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能,还可以轻松扩展到其他领域,如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案,让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
CoreNet 是一个用于训练深度神经网络的库。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
智能视频对象分割技术
SAM是一个先进的视频对象分割模型,它结合了光学流动和RGB信息,能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升,同时保持了对象的身份一致性。
图像材质迁移技术
ZeST是由牛津大学、Stability AI 和 MIT CSAIL 研究团队共同开发的图像材质迁移技术,它能够在无需任何先前训练的情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。ZeST支持单一材质的迁移,并能处理单一图像中的多重材质编辑,用户可以轻松地将一种材质应用到图像中的多个对象上。此外,ZeST还支持在设备上快速处理图像,摆脱了对云计算或服务器端处理的依赖,大大提高了效率。
基于视觉观察自动估计人体及服装的物理参数的框架
PhysAvatar是一个结合逆向渲染和逆向物理的创新框架,可以从多视角视频数据中自动估计人体形状、外表以及服装的物理参数。它采用网格对齐的4D高斯时空网格跟踪技术和基于物理的逆向渲染器来估计内在的材料属性。PhysAvatar集成了物理模拟器,使用基于梯度的优化方法以原理性的方式估计服装的物理参数。这些创新能力使PhysAvatar能够在训练数据之外的运动和照明条件下,渲染出高质量的穿着宽松衣服的新视角头像。
为开源世界构建高质量视频数据集的计划
Open-Sora-Plan是一个开源项目,旨在为开源社区提供高质量的视频数据集。该项目已经爬取并处理了40258个来自开源网站的高质量视频,涵盖了60%的横屏视频。同时还提供了自动生成的密集字幕,供机器学习等应用使用。该项目免费开源,欢迎大家共同参与和支持。
Jax 库,计算机视觉研究及更多
Scenic 是一个专注于基于注意力模型的计算机视觉研究的代码库,提供优化训练和评估循环、基线模型等功能,适用于图像、视频、音频等多模态数据。提供 SOTA 模型和基线,支持快速原型设计,价格免费。
华为开源自研AI框架
华为开源自研AI框架MindSpore。自动微分、并行加持,一次训练,可多场景部署。支持端边云全场景的深度学习训练推理框架,主要应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域,面向数据科学家、算法工程师等人群。主要具备基于源码转换的通用自动微分、自动实现分布式并行训练、数据处理、以及图执行引擎等功能特性。借助自动微分,轻松训练神经网络。框架开源,华为培育AI开发生态。
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