point-cloud
point-cloud टैग वाली ट्रैक की गई ओपन सोर्स रिपॉजिटरी, स्टार के हिसाब से क्रमबद्ध।
- #31
डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग पर पेपर रीडिंग नोट्स।
★ 1,270+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #32
Xtreme1 मल्टीमॉडल डेटा ट्रेनिंग के लिए एक ऑल-इन-वन डेटा लेबलिंग और एनोटेशन प्लेटफॉर्म है और यह 3D LiDAR पॉइंट क्लाउड, इमेज और LLM को सपोर्ट करता है।
★ 1,239+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #33★ 1,228-1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #34★ 1,154+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #35★ 1,136+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #36★ 1,064+4पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #37
Patchwork++: 3D LiDAR स्कैन के लिए तेज़ और मजबूत ग्राउंड सेगमेंटेशन विधि। @ IROS'22
★ 1,056+4पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #38
[ECCV 2024 बेस्ट पेपर कैंडिडेट और TPAMI 2025] PointLLM: लार्ज लैंग्वेज मॉडल को पॉइंट क्लाउड को समझने में सक्षम बनाना
★ 1,053+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #39
Superpoint Transformer [ICCV'23], SuperCluster [3DV'24 Oral], और EZ-SP [ICRA'26] का आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन
★ 1,053+3पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #40
K3D आपको हाई-लेवल API (सरफेस, आइसोसरफेस, वोक्सेल, मेश, क्लाउड पॉइंट्स, vtk ऑब्जेक्ट्स, वॉल्यूम रेंडरर, कलरमैप्स, आदि) के साथ WebGL-आधारित 3D प्लॉट बनाने की सुविधा देता है। K3D-jupyter का प्राथमिक उद्देश्य matplotlib की तरह उपयोग में आसान होना है, साथ ही VTK जैसी मौजूदा लाइब्रेरी के साथ इंटरऑपरेबिलिटी की अनुमति देना है।
★ 1,035+5पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #41
"GraspNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for General Object Grasping" (CVPR 2020) के लिए बेसलाइन मॉडल
★ 1,016+7पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #42★ 990+4पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #43
प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल (Coherent Point Drift, GMMReg, SVR, GMMTree, FilterReg, Bayesian CPD) का उपयोग करके पॉइंट क्लाउड रजिस्ट्रेशन के लिए Python पैकेज
★ 990+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #44
3D ग्राफ SLAM के लिए इंटरैक्टिव मैप करेक्शन
★ 967+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #45
AEC इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों के लिए 3D BIM IFC व्यूअर SDK। उच्च प्रदर्शन, वास्तविक दुनिया के निर्देशांक और पूर्ण डबल प्रिसिजन के लिए शुद्ध WebGL पर आधारित ओपन सोर्स JavaScript टूलकिट।
★ 931+3पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #46
3DMatch - 3D मेश और पॉइंट क्लाउड को संरेखित करने के लिए 3D ConvNet-आधारित स्थानीय ज्यामितीय डिस्क्रिप्टर।
★ 905+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #47★ 855+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #48★ 819+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #49★ 818+7पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #50★ 814+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #51
[TMLR 2025🔥] विजन में ऑटोरिग्रेसिव मॉडल के लिए एक सर्वेक्षण।
★ 808+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #52
3DGS-to-PC: 3D Gaussian Splatting से Dense Point Clouds [3D-VAST: ICCVW 2025]
★ 804+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #53
[ICCV 2025] DeepMesh का आधिकारिक कोड: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ ऑटो-रिग्रेसिव आर्टिस्ट-मेश क्रिएशन
★ 736+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #54★ 709+3पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #55
3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए डीप लर्निंग पर शोध पत्र, कोड और डेटासेट।
★ 692+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #56
RANSAC का उपयोग करके पॉइंट क्लाउड में 3D प्रिमिटिव शेप्स फिट करने के लिए Python लाइब्रेरी। प्लेन, स्फीयर, सिलेंडर, क्यूबॉइड, सर्कल और लाइन्स का पता लगाता है।
★ 667+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #57
PaddlePaddle पर आधारित एक 3D कंप्यूटर विज़न डेवलपमेंट टूलकिट। यह पॉइंट-क्लाउड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और मोनोकुलर 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का समर्थन करता है।
★ 642-1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #58★ 639+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #59
3D पॉइंट क्लाउड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सिमेंटिक सेगमेंटेशन (डीप लर्निंग) - SOTA मेथड्स, कोड, पेपर्स, डेटासेट्स आदि।
★ 629+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #60
मल्टीडिविजिनल इमेज, पॉइंट सेट और ज्योमेट्री में इंटरैक्टिव रूप से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए वेब प्लेटफ़ॉर्म पर विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक सुंदर Python इंटरफ़ेस।
★ 624+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
