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提供高效算法的视觉里程计与传感器融合定位卡尔曼滤波器

Kalman filter视觉里程计传感器融合符号化雅可比计算三维定位Github开源项目

这个开源项目使用扩展卡尔曼滤波器和符号雅可比计算，为视觉里程计、传感器融合定位和SLAM提供高精度解决方案，支持在线和离线使用。它还包括3D定位误差状态卡尔曼滤波、多状态约束卡尔曼滤波以及Rauch-Tung-Striebel平滑技术。通过使用马哈拉诺比斯距离来拒绝异常值，该项目确保了滤波结果的稳定性和准确性。

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介绍相关项目
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。
gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建
3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建
这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。
KL-Loss - 创新边界框回归提升物体检测精度
CVPRGithubKL-Loss不确定性开源项目目标检测边界框回归
KL-Loss提出了一种新型边界框回归损失函数,同时学习边界框变换和定位方差。该方法显著提高了物体检测的定位精度,几乎不增加计算量。在MS-COCO数据集上,KL-Loss将多种检测架构的平均精度(AP)提升1.8%-5.5%,尤其在高IoU阈值下表现出色,大幅超越现有方法。
End-to-end-Autonomous-Driving - 端到端自动驾驶研究资源综合集成
CARLAGithub开源项目机器学习端到端自动驾驶计算机视觉
该项目整合端到端自动驾驶研究资源,涵盖学习材料、研讨会、论文集、基准测试、数据集及竞赛信息。旨在为自动驾驶研究提供全面参考,推动技术发展。内容定期更新,欢迎社区参与贡献。
openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统，能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式，兼容多个操作系统和硬件配置，适用于研究和开发项目。
mola - 模块化本地化和映射框架，兼容多种ROS 2版本
GithubMOLAROS 2建图开源包开源项目本地化
框架MOLA专注于本地化和映射，包含基础开源包和多个扩展包，兼容ROS 2 Humble、Iron、Jazzy和Rolling版本。提供了详细的文档和示例，包含构建指南、演示和API参考。项目的构建和测试在多个ROS 2版本上表现优异，确保其跨版本兼容性和稳定性。用户可通过官方文档获取更多信息。
mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架
3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉
MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案
AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目
结合最新深度学习技术，ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言，功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本，无需专用硬件或网络连接，适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序，帮助开发者迅速上手。
nnom - 适用于微控制器的神经网络库
GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能
NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库，支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构，可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗，同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层（RNN）支持，并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示，NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。
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