机器人视觉

SAM2Point

SAM2Point是一种基于SAM2的3D分割技术,无需额外训练或2D-3D投影,即可直接对任意3D数据进行零样本分割。该工具通过将3D数据体素化,并将其模拟为多方向视频流,实现精确的空间分割。SAM2Point支持多种3D提示类型,如点、框和掩码,展现了在多种场景下的泛化能力,包括3D物体、室内室外环境以及LiDAR数据,为未来的3D可提示分割研究提供了新起点。

HourVideo

HourVideo是一项由斯坦福大学研发的长视频理解基准数据集,包含500个第一人称视角视频,涵盖77种日常活动,支持多模态模型的评估。数据集通过总结、感知、视觉推理和导航等任务,测试模型对长时间视频内容的信息识别与综合能力,推动长视频理解技术的发展。其高质量的问题生成流程和多阶段优化机制,使其成为学术研究的重要工具。

OpenVision

OpenVision是加州大学圣克鲁兹分校推出的多模态视觉编码器系列,具备从5.9M到632.1M参数的多种模型,适用于不同硬件环境。其采用渐进式多阶段分辨率训练策略,训练效率比同类模型高2至3倍,在多模态任务中表现优异。支持可变大小patch输入,兼具灵活性与高效性,广泛应用于工业检测、机器人视觉、自动驾驶及科研教育等领域。

Depth Anything

强大的单目深度估计工具,它通过利用大规模未标注数据和先进的数据增强技术,实现了在多种复杂环境下的准确深度预测。其多任务学习和语义辅助功能使其在多个领域都有广泛的应用潜力。