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BundleTrack · wenbowen123
Modellfreie 6D-Posenverfolgung für bisher ungesehene Objekte.
Wahrnehmung & GeometrieDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Bibliotheken zur Punktwolkenverarbeitung, Kalibrierung und geometrischen Schätzung.
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Modellfreie 6D-Posenverfolgung für bisher ungesehene Objekte.
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Kalibrierungswerkzeuge für Multikamera- und Kamera-Inertialsysteme.
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DexPoint: Generalisierbares Punktwolken-Verstärkungslernen für geschickte Sim-to-Real-Manipulation, CoRL 2022
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Eigenbasierte C++-Lie-Gruppen-Bibliothek für geometrische Berechnungen.
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Computer-Vision-Bibliothek für Bildverarbeitung, Kalibrierung und Wahrnehmung.
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Simulator für autonome Fahrzeuge basierend auf Unreal Engine und Unity.
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Algorithmen zur Punktwolkenfilterung, Registrierung und geometrischen Analyse.
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YOLO-Toolkit zur Erkennung, Segmentierung, Posenschätzung und Verfolgung.
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Referenzimplementierung des 3D-Gaußschen Splatting für die Strahlungsfeldwiedergabe.
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C++-Header-Nächste-Nachbarn-Suchbibliothek unter Verwendung von KD-Bäumen.
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3D-Datenverarbeitungswerkzeuge für Punktwolken und geometrische Wahrnehmung.
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3D-Objekterkennung in Punktwolken mittels Deep-Hough-Voting.
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Eine Toolbox zum Erlernen des visuellen Schiebens und Greifens mit RL.
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API für eine Haushaltssimulationsumgebung mit mehreren Agenten.
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Eine Bibliothek für die nichtlineare Optimierung im großen Maßstab.
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Integrierte ROS-Funktionen für Planung, Prädikateninferenz, Greifersteuerung und Wahrnehmung zur Verwendung mit dem KUKA LBR IIWA und Universal Robots.
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ROS-Tools für die automatisierte Hand-Auge-Kalibrierung.
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ROS 2-Knoten für die AprilTag-Erkennung
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Eine vollständige End-to-End-Demonstration, in der wir Trainingsdaten in Unity sammeln und diese Daten verwenden, um ein tiefes neuronales Netzwerk zu trainieren, um die Pose eines Würfels vorherzusagen. Dieses Modell wird dann in einem… eingesetzt.
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Implementierung der Feed-Forward-Metrik-3D-Rekonstruktion.
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AI2-THOR-Quellcode für interaktive visuelle KI-Umgebungen.
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Point Cloud Matters: Den Einfluss verschiedener Beobachtungsräume auf das Roboterlernen überdenken
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AUSWAHLHINWEISE
Wählen Sie Werkzeuge entsprechend der Sensormodalität, den Kalibrierungsannahmen und den erforderlichen geometrischen Ausgaben aus. Überprüfen Sie numerische Präzision, Laufzeitanforderungen und Datenkonventionen, bevor Sie Pipelines verbinden.
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