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rednose

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

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。

Similari - Rust实现的高性能多目标跟踪框架
GithubPython绑定Rust框架Similari多目标跟踪开源项目性能优化
Similari是一个Rust实现的多目标跟踪框架,提供Python接口。它支持构建SORT、DeepSORT等复杂跟踪系统,内置卡尔曼滤波、非极大值抑制等算法。Similari适用于对象具有多个动态观测值的跟踪任务,可实现高效并行处理。与基于Python和NumPy的跟踪器相比,Similari通常具有更高的性能。
donkeycar - 模块化且简洁的Python自驾库
DonkeycarGithubPythonRaspberry Pi开源项目深度学习自动驾驶
Donkeycar是一个模块化且简洁的Python自驾库,专为爱好者和学生设计,便于快速实验和社区贡献。它广泛应用于高中和大学的学习与研究,提供丰富的图形界面和模拟器功能,让用户在构建机器人前即可进行实验。适用于基于Raspberry Pi的自驾车构建,支持多种摄像头、GPS和深度学习模型,是参与线上和线下自驾车比赛的理想选择。
StrongSORT - 先进多目标跟踪算法全面升级DeepSORT技术
DeepSORTGithubStrongSORT多目标跟踪开源项目深度学习目标检测
StrongSORT是对DeepSORT多目标跟踪算法的全面升级。该项目在检测、嵌入和关联等核心环节进行了优化,并引入AFLink和GSI两个轻量级插件算法。经过改进的StrongSORT在MOT17和MOT20数据集上刷新了HOTA和IDF1指标记录,性能显著优于现有方法。项目开源了完整代码实现和使用说明,便于研究人员复现和拓展。
siam-mot - 区域基的多目标追踪网络
CVPRGithubSiamMOT多目标跟踪开源项目深度学习运动模型
SiamMOT是一种基于区域的连体多目标追踪网络,通过在帧间估算对象实例的运动,实现目标检测和关联。项目展示了显式和隐式运动建模的重要性,显著提升了在MOT17、TAO-person和Caltech Roadside Pedestrians数据集上的性能,且在HiEve数据集上超越了ACM MM'20 HiEve Grand Challenge的获胜者。SiamMOT在单个现代GPU上以每秒17帧的速度运行,支持对人或人和车辆的联合追踪,并提供丰富的预训练模型供用户使用。
vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术
GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉
VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包,支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法,并提供灵活的可视化选项,方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。
fcl - 高效灵活的三维碰撞检测和距离计算库
3D几何模型C++FCLGithub开源项目碰撞检测距离计算近距离查询
FCL是一个开源的C++库,专门用于三维几何模型的碰撞检测、距离计算和容差验证。它支持多种基本几何形状和复杂网格模型,提供高效的算法实现连续碰撞检测和接触信息计算。FCL适用于机器人技术、游戏开发和虚拟现实等领域,提供跨平台支持和简洁的API接口,是进行三维空间分析和交互的有力工具。FCL支持广义碰撞检测,能够高效处理大规模场景中的多物体碰撞问题。它采用层次包围盒树结构加速计算,并提供灵活的配置选项,允许用户根据具体需求调整性能和精度的平衡。
CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉
CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术,无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示,通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上,CF-3DGS展现出优秀性能,为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。
WebODM - 生成高精度地图点云和3D模型的无人机影像处理平台
GithubWebODM三维模型图像处理开源软件开源项目无人机
WebODM是一个开源的无人机影像处理平台,可从航拍图像生成地理参考地图、点云、高程模型和纹理3D模型。它支持ODM和MicMac等多个处理引擎,具有用户友好的界面,能处理大规模数据集,并可通过插件扩展功能。WebODM适用于从业余爱好者到专业测绘人员的各类用户,为无人机影像处理提供了一个功能强大且易于使用的开源解决方案。
SpaTracker - 将2D像素的3D空间运动轨迹可视化
3D追踪CVPR 2024GithubSpatialTracker像素追踪开源项目计算机视觉
SpaTracker是一个计算机视觉项目,可在3D空间中追踪视频中任意2D像素的运动轨迹。该项目支持RGB和RGBD视频输入,采用单目深度估计技术实现像素级追踪。SpaTracker提供演示代码和预训练模型,可视化效果优秀。这一工具可应用于动作分析和视觉特效等领域。该项目在CVPR 2024被评为亮点论文,体现了其在3D视觉追踪领域的创新性。
DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术,基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术,以优化性能和效率。针对广泛行业场景,提供一站式解决方案,从训练到部署全面支持。
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