医学影像分割的深度学习工具箱，开箱即用，能自动配置训练流程，在 CT、MRI 等 3D 数据上达到竞赛级精度。

基于 PyTorch 的 3D 深度学习加速库，提供可微渲染、光照、相机 API 和物理仿真等模块，帮研究者快速搭建 3D 重建与神经渲染实验。

基于 PyTorch 的医学影像深度学习工具包，提供数据加载、预处理、网络结构和评估等组件，帮研究者快速搭建医疗影像 AI 流程。

基于 PyTorch 的深度学习优化库，通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术，让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。

多类型数据标注工具，支持图像、文本、音频等标注任务，输出统一格式，方便为机器学习和深度学习项目准备训练数据。

提供室内场景的 RGB-D 扫描数据集与标注工具，用于训练和评测三维重建、语义分割等视觉模型。

面向自动驾驶场景的 3D 目标检测开源实现，基于深度学习的点云与图像融合方法，可用于训练和评测车辆、行人等目标的立体检测模型。

面向人的深度学习实用工具库，封装了 3D 目标检测、分割、传感器融合和视频合成等常用功能，省去重复造轮子。

Matterport3D 是一个面向 RGB-D 机器学习任务的大规模室内场景数据集，提供带标注的 3D 重建与语义理解数据，适合训练和评测场景重建模型。

PatchmatchNet 是 CVPR 2021 Oral 的官方实现，用可学习的 Patchmatch 做多视图立体匹配，从多张图片重建稠密三维点云。

基于深度学习与 NVIDIA GPU 加速的 3D 物体位姿估计 ROS/ROS2 包，可在 Jetson 上通过 TensorRT 推理，为机器人抓取和操作提供实时六自由度位姿。

面向计算机视觉的高性能图像增强库，支持分类、分割、检测等任务，可同步变换边界框和掩码，适合深度学习训练数据扩增。

用 100 行 Python 代码复现各类深度学习论文，涵盖扩散模型、GAN、元学习、逆渲染等，适合通过精简代码快速理解论文核心思想。

汇总 ICCV 2023–2025 三届顶会的计算机视觉论文，附代码链接，方便快速追踪 3D 重建、人脸识别等方向的最新研究。