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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
PythonRobotics - 集成多种机器人算法的Python开源项目
GithubPythonRoboticsSLAM定位导航开源项目机器人算法路径规划
PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。
diffusion-literature-for-robotics - 扩散模型在机器人学研究中的最新进展与应用
Diffusion modelsGithub人工智能图像生成开源项目机器人学深度学习
本项目整理了扩散模型在机器人学领域的前沿研究文献和代码资源,涵盖模仿学习、视频生成等多个研究方向。资源库提供扩散模型入门教程、精选论文摘要和主题分类的机器人扩散论文集,为研究者提供全面参考。项目旨在帮助研究人员了解并应用机器人扩散技术的最新进展。
Embodied_AI_Paper_List - 具身人工智能研究论文列表与前沿动态汇总
Embodied AIGithub具身交互具身感知具身智能体开源项目机器人模拟器
该项目整理了具身人工智能领域的综合研究论文列表，内容涉及模拟器、感知、交互、智能代理和仿真到现实适应等核心方向。列表收录了该领域最新成果和关键文献，为学术研究提供重要参考。项目由中山大学HCP实验室定期维护更新，致力于促进具身人工智能的技术进步。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文，并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例，帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源，获取重要技术及最新进展。
lerf - 基于语言嵌入的辐射场技术 实现3D场景的语义理解与交互
3D渲染GithubLERFNeRF开源项目自然语言处理计算机视觉
LERF是一个创新的3D场景理解项目，结合了语言嵌入技术和辐射场。它能实现3D场景的语义理解和文本交互，生成高质量相关性图，支持复杂文本查询。LERF提供灵活的可视化选项，与Nerfstudio集成，并有多个版本适应不同硬件。该项目支持自定义图像编码器扩展，为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供新的研究方向。
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。
Awesome-AIGC-3D - 最新生成式3D模型技术和资源汇总
3D生成AIGCGithub开源项目扩散模型深度学习神经辐射场
Awesome-AIGC-3D是一个精选的AIGC 3D论文资源列表，涵盖了从物体到场景生成的多种3D生成方法。项目包括最新的扩散模型、神经辐射场等技术，并收录了相关综述文章、基准数据集和实现代码。这为3D生成领域的研究人员和开发者提供了全面的技术参考。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习前沿论文收录与汇总
Github开源项目强化学习模型无关模型相关离线学习论文集
该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。
chat-with-nerf - 对话式神经辐射场3D对象定位技术
3D视觉定位Chat with NeRFGithub交互式对话大语言模型开源项目神经辐射场
Chat with NeRF项目利用人工智能和计算机视觉技术，通过自然语言对话实现神经辐射场中3D对象的开放词汇定位。该创新技术结合交互式定位，允许用户与AI代理对话来精确定位新颖物体。项目提供交互式演示、开源代码和全面评估结果，展示了3D视觉与语言交互的突破性应用。相关研究深入探讨了大型语言模型在3D视觉定位中的潜力，为计算机视觉领域开辟了新的发展方向。
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