Awesome-Implicit-NeRF-Robotics

机器人领域中神经隐式表示和NeRF技术的最新进展

NeRF 机器人 SLAM 姿态估计 3D重建 Github 开源项目

这个项目汇集了神经隐式表示和NeRF在机器人领域的应用论文，涵盖物体姿态估计、SLAM、操作学习、物体重建、物理模拟和导航规划等方向。它为研究人员和工程师提供了解该交叉领域最新进展的综合资源。

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介绍相关项目

awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

Awesome-Papers-Autonomous-Agent - 自主智能体最新研究论文汇编

Artificial IntelligenceAwesome-Papers-Autonomous-AgentGithubLLM-based agentRL-based agentReinforcement Learning开源项目

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。

DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案

GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习

项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。

awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述

3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉

该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。

awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编

Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论

这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。

slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现

GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶

此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法，包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例，并配有丰富数据集和动态演示，有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。

NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建

3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络

NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法，利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板，适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示，体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集，为相关研究提供参考。

ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成

ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉

ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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