SceneGraphFusion：3D场景图增量预测框架

SceneGraphFusion：3D场景图增量预测框架

SceneGraphFusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SceneGraphFusion

项目基础介绍与编程语言

SceneGraphFusion是一个由C++编写的开源项目，旨在实现从RGB-D序列生成增量式3D场景图。这个框架是由Shun-Cheng Wu等研究人员开发，并在2021年的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表相关论文。它利用深度学习技术处理复杂的场景理解任务，特别是在实时场景图生成方面表现突出。

核心功能

• 增量式3D场景图预测：该工具能够从连续的RGB-D图像序列中构建出动态的3D场景图，捕捉物体及其之间的关系。
• 对象检测与语义分割：通过分析深度信息和颜色图像，准确识别场景中的物体。
• 图形SLAM：集成图形 slam 技术，提高场景重建的精度和稳定性。
• 多数据集支持：支持3RScan和ScanNet等主流3D扫描数据集，便于研究者进行实验和验证。

最近更新的功能

由于提供的信息未具体到最近的更新详情，一般开源项目的更新可能涉及以下几个方面：

• 性能优化：可能会对算法执行效率进行提升，加快场景图构建速度。
• 兼容性增强：确保最新版本的依赖库（如OpenCV, Eigen, Assimp, Onnxruntime等）能够顺利集成。
• GUI改进：如果最近有更新，可能包括了用户界面的改进，使之更加友好。
• 错误修复：通常会定期修复社区反馈的问题和漏洞，以提升项目稳定性。
• 新预训练模型：有可能新增或升级了预训练模型，提高了场景图预测的准确性。

请注意，具体的更新内容需访问项目的GitHub页面查看最新的提交记录或Release说明，以获取确切信息。此框架对于研究3D场景理解和视觉 slam 技术的研究人员以及开发者来说，是一个宝贵的资源。

SceneGraphFusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SceneGraphFusion