基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动
GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术,它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义,并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色,不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术,而且其训练过程和模型权重对公众开放,具有很高的科研和实用价值。
专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站
Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生,他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI(2D和3D)上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域,为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。
用于手术视频分割的先进模型
Segment Anything 2 for Surgical Video Segmentation 是一个基于Segment Anything Model 2的手术视频分割模型。它利用先进的计算机视觉技术,对手术视频进行自动分割,以识别和定位手术工具,提高手术视频分析的效率和准确性。该模型适用于内窥镜手术、耳蜗植入手术等多种手术场景,具有高精度和高鲁棒性的特点。
3D人体姿态估计技术
AvatarPose是一种用于从稀疏多视角视频中估计多个紧密互动人的3D姿态和形状的方法。该技术通过重建每个人的个性化隐式神经化身,并将其作为先验,通过颜色和轮廓渲染损失来细化姿态,显著提高了在紧密互动中估计3D姿态的鲁棒性和精确度。
用于训练通用目标分割模型的视频数据集
SA-V Dataset是一个专为训练通用目标分割模型设计的开放世界视频数据集,包含51K个多样化视频和643K个时空分割掩模(masklets)。该数据集用于计算机视觉研究,允许在CC BY 4.0许可下使用。视频内容多样,包括地点、对象和场景等主题,掩模从建筑物等大规模对象到室内装饰等细节不等。
下一代视频和图像实时对象分割模型。
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)是Meta公司开发的下一代模型,用于视频和图像中的实时、可提示的对象分割。它实现了最先进的性能,并且支持零样本泛化,即无需定制适配即可应用于之前未见过的视觉内容。SAM 2的发布遵循开放科学的方法,代码和模型权重在Apache 2.0许可下共享,SA-V数据集也在CC BY 4.0许可下共享。
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。
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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。
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