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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

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。

OpenVR-OpenTrack - 支持DIY VR头显的开源头部跟踪驱动
DIY VRGithubOpenTrackOpenVRSteamVR头部追踪开源项目
OpenVR-OpenTrack是一款开源的SteamVR驱动程序,为DIY VR头显提供头部跟踪功能。它兼容OpenTrack支持的多种跟踪器,如FreePie IMU和Arduino Razor IMU等,适用于使用Android智能手机或HDMI显示器制作的VR头显。该项目包含详细的设置指南和丰富的配置选项,方便用户根据需求自定义VR体验。
Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成
3D重建GithubICCV 2023可变形场景重建开源项目视角合成计算机视觉
Total-Recon是一种可变形场景重建系统,能从RGBD传感器拍摄的长视频中重建场景几何、外观和物体运动。该系统支持从新视角渲染场景,包括第一人称和第三人称跟随视角,并提供3D视频滤镜功能。这项技术为沉浸式视角合成和增强现实应用提供了基础支持。
sn-gamestate - 创新足球比赛状态重建技术实现运动员追踪与识别
GithubSoccerNet开源项目游戏状态重建计算机视觉运动员识别运动员跟踪
SoccerNet Game State Reconstruction项目提出了一种新的计算机视觉任务,通过单个移动摄像头追踪和识别足球运动员,并构建小型地图。该项目引入了包含200个标注视频片段的数据集和新评估指标,提供了基于深度学习的基线系统和开源代码库。这一创新技术为体育行业提供了自动化比赛状态重建的工具,有望推动相关研究的进一步发展。
PoseFix_RELEASE - 模块化设计的人体姿态优化工具
GithubPoseFixTensorFlow人类姿态估计图像处理开源项目模型无关
PoseFix是一个模块化设计的人体姿态优化工具,通过精炼现有的姿态估计结果来提升精度。此项目提供了完整的TensorFlow实现,兼容多个公开的2D多人物姿态数据集,如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。用户只需使用简单的.json文件即可改进姿态估计结果。该工具具有灵活性和易于集成的特点,适用于各种姿态估计方法,应用前景广阔。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
EyeTrackVR - 为VRChat设计的开源VR眼动追踪平台
EyeTrackVRGithubIR发射器VR眼动追踪开源项目硬件设计
EyeTrackVR是一个专为VRChat开发的开源VR眼动追踪平台。该项目通过OSC和UDP协议运作,兼容多种VR头显。EyeTrackVR提供完整硬件解决方案,包括3D打印支架和红外发射器PCB设计。项目注重用户安全,特别关注红外发射器的使用。虽然仍在开发阶段,但已提供详细文档和社区支持。EyeTrackVR为VR爱好者提供了一个经济实惠且创新的眼动追踪方案。
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
Githubhloc图像检索开源项目特征匹配特征提取视觉定位
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。
mickey - 通过2D图像匹配恢复3D场景的相对位姿
CVPR 2024GithubMicKeyNiantic开源项目特征检测相对位姿
该项目介绍了MicKey,这是一种在CVPR 2024上发布的特征检测管道。MicKey通过描述符匹配实现度量对应,并可以恢复精确的相对位姿。其在端到端训练中仅需图像对及其相对位姿真值,主要针对AR即时定位进行了优化。在Map-free基准测试中,MicKey的性能得到了验证,大大简化了3D地图构建流程。
CenterSnap - 单镜头多物体3D重建与姿态估计技术
3D重建6D姿态估计CenterSnapGithub多物体检测开源项目计算机视觉
CenterSnap是一个开源的深度学习项目,致力于单镜头多物体3D重建和姿态估计。该技术能在单次拍摄中同时完成多个物体的3D形状重建、6D姿态和尺寸估计。项目提供了完整的训练和推理代码,以及预处理数据集,方便研究人员复现结果和开展进一步研究。CenterSnap在机器人抓取和场景理解等领域有潜在应用价值。
aruco-markers - ArUco库实现增强现实标记检测和姿态估计
ArUcoGithubOpenCV增强现实姿态估计开源项目计算机视觉
本项目基于OpenCV 4和ArUco库,提供增强现实标记检测和姿态估计功能。包含标记生成、检测、相机校准、姿态估计和3D渲染等模块,并附有详细文档。适合从事计算机视觉和增强现实研究的开发者使用。
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