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相机与激光雷达自动校准优化工具

相机激光雷达标定计算机视觉传感器融合棋盘格标定点云处理 Github 开源项目

这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。

文档

myvision - 免费在线图像标注工具

COCO-SSDGithubMyVision图像注释工具开源项目数据集机器学习

MyVision是一款免费在线图像标注工具，旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象，保障数据隐私。无需任何设置，只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程，并支持英文和中文。

awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库

GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习

该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术，涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案，包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。

instructlab - 创新的大语言模型对齐调优命令行工具

CLIGithubInstructLabLLM开源项目聊天机器人训练模型

InstructLab是为大语言模型(LLM)对齐调优设计的创新命令行工具。它采用合成数据方法，支持预训练模型下载、知识技能添加、合成数据生成、模型重训练和评估。工具兼容多种硬件平台，包括Apple M系列、AMD ROCm和NVIDIA CUDA，为LLM优化提供灵活高效的解决方案。

awesome-robotics-libraries - 机器人仿真与开发库资源汇总

Github仿真器动力学仿真开源开源项目机器人平台机器人库

该项目汇集了多种机器人仿真器和开发库，涵盖动力学仿真、逆运动学、机器学习等领域。列表包含开源和商业软件的功能、编程语言和许可信息，为机器人研究和开发人员提供全面的工具选择参考。

StableNormal - 提高单目法线估计稳定性的创新方法

GithubStableNormal开源项目扩散模型法向估计深度学习计算机视觉

StableNormal是一个针对单目法线估计的开源项目,通过定制扩散先验模型来提高估计的稳定性。该方法减少了扩散模型的随机性,实现了稳定且清晰的法线估计。StableNormal在多个基准测试中表现优异,并能改进多种实际应用,为计算机视觉和3D重建领域提供了新的解决方案。

SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术

GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测

SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。

MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统

3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。

lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发

GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型

LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。

openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案

GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据

OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器，并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同，该模型未采用延迟反向传播技术，并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布，适用于研究用途，商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见，并确保其用法符合法律法规。

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