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6D物体姿态估计与重建资源汇总

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。

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介绍相关项目

awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述

3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场

本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。

Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编

Github人工智能大语言模型开源项目推理机器人规划

该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面，并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库数据集算法全覆盖

Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集

这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。

Awesome-CVPR2024-ECCV2024-AIGC - 2024年CVPR与ECCV会议AIGC论文与代码汇总

AIGCAwesome-CVPR2024-AIGCCVPR2024ECCV2024Github开源项目论文和代码

本页面整理了2024年CVPR和ECCV会议上有关人工智能生成内容（AIGC）的精选论文与代码，汇总了最新的研究进展和成果。提供详细的资源和技术分析，方便研究人员和开发者参考使用。

awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南

Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习

精选自监督学习资源，覆盖理论研究与各领域实际应用，如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新，已成为AI领域必备的研究与教学资源。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

top-cvpr-2024-papers - 2024年CVPR顶级计算机视觉论文集

3D重建CVPR 2024Github图像生成开源项目深度学习计算机视觉

项目精选2024年CVPR重要论文，聚焦3D重建、深度学习和文档分析等热点。收录内容包括论文摘要、源码链接和演示视频，方便研究者掌握计算机视觉前沿动态。作为开源项目，为学术研究和技术创新提供了有价值的参考资料。

awesome-deep-optics - 端到端光学设计与深度光学研究最新进展

Github光学系统优化开源项目深度光学神经网络端到端光学设计计算成像

本项目收录深度光学和端到端光学设计领域的前沿论文与资源，主要涉及波传播模型和光线追踪模型。内容包括单DOE、元表面、混合光学等多个研究方向，旨在帮助研究者掌握最新进展，探索深度学习在光学系统优化中的应用，以提升信息编码和成像效果。

acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法

ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册

该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法，结合了RANSAC和DSAC*算法，实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具，支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现，并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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