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slambook2

视觉SLAM理论与实践开源代码库

slambook2是《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》第二版的开源代码库,涵盖视觉SLAM理论基础和实践应用。项目提供丰富的代码示例,包括视觉里程计、后端优化、回环检测等核心模块的实现,帮助SLAM爱好者和研究人员深入理解核心概念和实现技术。代码库包含中英文版本,并提供相关学习资源链接,适合不同背景的用户学习和研究视觉SLAM技术。

ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM - YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现,提供高效的对象检测与实例分割功能
ComfyUIEfficientSAMGithubYOLO-World实例分割对象检测开源项目
该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM,通过融合这两个模型,提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能,支持指定蒙版单独输出,可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型,提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项,以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南,使用户能够轻松上手,体验高效的图像处理能力。
Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦
Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读
这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记,重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章,全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。
key-book - 深入理解机器学习理论的关键概念与应用
DatawhaleGithubKey-book参考笔记开源项目机器学习机器学习理论导引
《钥匙书》是《机器学习理论导引》的补充读物,帮助读者理解机器学习中的七大关键概念:可学性、复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率和遗憾界。通过详细的证明补充、案例解析和概念扩展,解决读者在学习中遇到的难题,提供实时更新的在线阅读资源,非常适合深入研究机器学习理论的读者。
blip2-opt-2.7b-coco - BLIP-2视觉语言模型实现图像描述和视觉问答功能
BLIP-2GithubHuggingfaceOPT-2.7b图像到文本图像编码器开源项目模型视觉问答
BLIP-2是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和OPT-2.7b语言模型的视觉语言系统。该模型支持图像描述、视觉问答和图像对话任务,在COCO数据集上经过微调,拥有27亿参数。BLIP-2能够生成与图像相关的高质量文本,但可能存在偏见和安全性问题,使用时需谨慎评估其输出结果。
solver2d - 高效测试刚体求解器的开源项目
GithubMIT许可证Solver2D刚体求解器开源项目物理引擎
Solver2D是一个用于测试刚体求解器的开源项目,专注于刚体动力学和物理模拟。由Erin Catto开发并采用MIT许可证,项目为开发者提供了比较不同算法的平台。通过官方网站可获取详细信息和测试视频,为物理引擎开发和优化提供重要工具。
docker-for-robotics - Docker与ROS/ROS 2集成的全面开发指南
DockerGithubROS可视化界面容器化开发开源项目机器人操作系统
这是一个综合性的Docker与ROS/ROS 2集成指南,涵盖图形界面显示、硬件操作、实时代码和多机网络设置等主题。指南详细介绍了Visual Studio Code的配置过程,并提供了ROS和ROS 2的实例和模板。适用于Linux和Windows系统,旨在简化机器人开发流程,提升开发效率。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
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。
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