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Hierarchical-Localization

模块化的6自由度视觉定位工具箱实现分层定位方法

这是一个用于6自由度视觉定位的开源工具箱。它采用分层定位方法,结合图像检索和特征匹配技术,提供快速、准确和可扩展的定位能力。该工具箱整合了图像匹配和运动恢复结构(SfM)领域的研究成果,可重现多个室内外视觉定位基准的最佳结果,并支持实现和调试新的定位流程。

libpointmatcher - 快速点云配准的模块化C++库
C++库GithubICP算法开源项目机器人视觉点云配准
libpointmatcher是一个开源的模块化C++库,实现了用于点云对齐的迭代最近点(ICP)算法。这个库主要应用于机器人和计算机视觉领域,支持csv、vtk、ply和pcd等多种文件格式,可在Ubuntu、MacOS和Windows上运行。libpointmatcher以C++编写以提高效率,同时提供Python绑定。该库提供了灵活的配置选项,允许用户自定义点云配准过程中的各个步骤。它还包含了多个示例和教程,方便用户快速上手。libpointmatcher采用BSD许可证,适用于学术研究和商业项目。
panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱
3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取
PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能,包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab,可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外,它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。
ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架
GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取
OK-Robot是一个零样本模块化框架,集成了先进的导航和操作模型,用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体,成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术,OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。
Groma - 多模态大语言模型Groma的视觉定位技术
GithubGroma区域理解多模态大语言模型开源项目视觉上下文视觉标记
Groma是一款多模态大语言模型,具有出色的区域理解和视觉定位功能,能够处理用户定义的区域输入并生成基于视觉内容的长文本回答。Groma采用独特的视觉标记和外部模块进行定位,在多模态引用表达理解基准方面表现优秀,并提供详细的安装、数据准备和训练指南,方便用户进行自定义训练。
byt5-geotagging - ByT5编码器驱动的开源地理标记模型框架
ByT5编码器Github地理标记模型定位预测开源项目数据集
byt5-geotagging是一个开源的地理标记模型框架,基于ByT5编码器架构。该项目提供了自定义训练支持和多种地理位置检测场景的数据集。模型在最相关10%文本上实现30公里中位误差的精度。框架集成了置信度估计功能,用于评估预测坐标的可靠性。该项目代码易于探索和适配,方便开发者集成到各类应用中。
3dv_tutorial - 开源3D视觉入门教程及OpenCV实践
3D视觉GithubOpenCV图像拼接开源项目相机标定视觉里程计
3dv_tutorial是一个开源的3D视觉入门教程,面向初学者和开发者。教程结合理论讲解和OpenCV实践,涵盖单视图、双视图和多视图几何等主题。通过简洁的示例代码和应用实例,帮助理解3D视觉基本原理并实现相关应用。教程内容包括相机标定、姿态估计、特征匹配、三维重建等,适合各类人群学习使用。
awesome-6d-object - 6D物体姿态估计与重建资源汇总
3D重建CVPRGithub开源项目深度学习物体姿态估计计算机视觉
这个项目整理了6D物体姿态估计、单视图3D物体重建和3D手-物体姿态估计领域的重要资源。内容包括arXiv论文、期刊会议论文、学位论文、数据集、研讨会和挑战赛信息。资源按年份和会议分类,涵盖2014年至今的研究进展,为相关研究人员提供了全面的参考。
3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱
3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉
3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱,专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能,实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用,3D-BAT支持在线访问和跨平台使用,并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。
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
GithubKalman filter三维定位传感器融合开源项目符号化雅可比计算视觉里程计
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。
YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用
GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv6是一款高效的目标检测框架,提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡,支持量化和移动端部署,适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能,扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域,还可广泛应用于安防、交通等多个领域。
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