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ZED Unity插件整合先进立体视觉功能

ZED Unity PluginUnity开发相机功能AR/MR深度感知Github开源项目

ZED Unity插件集成了多项先进立体视觉功能，如人体追踪、AR/MR、点云和物体检测。插件支持各种ZED相机，并与CUDA GPU和主流VR头显兼容。通过丰富的示例场景和预制体，开发者可以轻松将复杂的计算机视觉功能整合到Unity项目中。该插件适用于创建AR体验和开发3D感知应用，为Unity开发者提供了强大而灵活的工具。

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介绍相关项目
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
unity-shaders - Unity开源项目展示30多种着色器效果
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Unity Shaders开源项目展示30多种着色器示例，包含HLSL和ShaderGraph变体。用户可切换背景环境查看效果，有助于学习Unity着色器技术。最新版本支持Unity 2023.2，优化了界面和Z轴移动功能。该项目为开发者提供了丰富的Unity着色器示例，便于学习和实验。交互式画廊设计让用户能直观比较不同着色器效果。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。
iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案，提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差，实现视频序列中的6D姿态跟踪，适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移，并采用Lie Algebra实现三维定向表示，即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明，在遮挡条件下，该方法提供稳定和精准的姿态估计，计算效率高达90.9Hz。
Open3D-ML - Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务
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Open3D-ML基于Open3D库，扩展了3D机器学习工具，支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道，兼容TensorFlow和PyTorch框架，易于集成到现有项目中。同时，提供数据可视化等通用功能，覆盖多种数据集和算法，提高3D数据处理效率和效果。
Smart-Hierarchy - Unity智能层级管理插件 提升开发效率
GithubSmart HierarchyUnity层级结构工作流优化开源项目插件
Smart-Hierarchy是一款Unity插件，旨在优化层级管理工作流程。该插件提供图标显示、集合管理、激活切换和悬停预览等功能，有效解决开发过程中的常见问题。适用于Unity 2019.4及以上版本，支持通过OpenUPM或GitHub安装。Smart-Hierarchy通过直观的界面和关键可视元素，为Unity开发者带来更高效的层级管理体验。
AirSim - 开源跨平台模拟器AirSim助力AI自主飞行与车辆开发
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AirSim是一个开源的跨平台模拟器，支持Unreal Engine和Unity，用于无人机和汽车等自主车辆的模拟。该平台为AI研究提供支持，涵盖深度学习、计算机视觉和强化学习等领域。AirSim允许手动驾驶、编程控制、数据收集和天气效果应用等功能。尽管AirSim将于明年归档，但新推出的Project AirSim将提供更先进的模拟和AI能力，满足航空航天行业的需求。
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
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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。
Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成
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