视觉与 3D
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基于视觉惯性里程计的实时 SLAM 系统，能在 CPU 上完成定位、建图并生成三维网格，适合机器人与状态估计场景。
基于点云的 3D 定位与建图框架，支持 LiDAR、IMU 和 GPU 加速，可在 ROS/ROS2 下做 SLAM 与全局定位。
基于 TensorRT 的 YOLO 系列模型部署工具包，支持检测、分割、姿态估计和旋转框检测，帮你在 NVIDIA 显卡上把推理跑得更快更省事。
把 PyTorch 模型转成 iOS/macOS 可直接用的 .mlpackage，每个模型都配转换脚本和 SwiftUI 示例，省去自己折腾 Core ML 的麻烦。
把多个目标检测模型输出的检测框做融合集成，包含加权框融合（WBF）方法，能比传统 NMS 更好地合并重叠框、提升检测精度。
轻量级 C++11 纯头文件李群李代数库，为机器人、SLAM 和计算机视觉提供 2D/3D 位姿与几何运算支持。
一份面向 2026 年的视觉 SLAM 学习路线图，把计算机视觉、深度学习、RGB-D、VIO 等知识按阶段串成清晰的学习路径，帮新手系统入门并成长为视觉 SLAM 开发者。
用 PyTorch 深度神经网络从歌曲中分离人声和伴奏，输入音频后输出两条独立音轨，适合做翻唱伴奏提取或人声采样。
面向 MSLA/DLP 光固化 3D 打印的切片文件分析与处理工具，能检查、校准、修复、转换和编辑打印文件，帮你在上机前发现并解决模型问题。
基于 PyTorch 的知识蒸馏框架，无需写代码即可复现和对比 28 种顶会蒸馏方法，附带训练模型、日志和配置，方便做可复现的深度学习研究。
面向机器人位姿与流形优化的可微分编程库，把李群、位姿估计和卡尔曼滤波等模块接入 PyTorch，方便在深度学习里做几何优化与状态估计。
MATLAB 机器人学工具箱，提供机械臂与移动机器人的运动学、雅可比、刚体动力学、轨迹规划、卡尔曼滤波和 SLAM 等算法实现，方便在 MATLAB 里快速建模与仿真机器人系统。
每天自动抓取 arXiv 上计算机视觉方向的新论文并整理更新，省去手动刷 arXiv 的麻烦，适合跟踪 3D 重建、图像匹配、NeRF 等方向的最新进展。
基于 NVIDIA cuVSLAM 加速的 ROS 视觉 SLAM 与里程计包，在 Jetson 和 GPU 上实时完成机器人定位与建图。
基于 TensorRT 和 CUDA 加速 YOLO 系列模型部署的 C++ 示例库，覆盖检测、姿态、分割、深度估计、OBB 和分类等任务，帮你在 NVIDIA 显卡上把推理跑得更快。
仅凭视频输入就能做流式三维重建，重点解决长时序场景下局部上下文丢失的问题，适合在线建图与SLAM类应用。
OpenCV-Python 4.1 中文教程文档，涵盖图像处理、目标检测等计算机视觉入门内容，适合中文开发者系统学习 OpenCV 的 Python 用法。
处理与转换 3D Gaussian Splatting 模型的命令行工具和库，支持格式互转和批量处理，方便把 3DGS 资产接入 PlayCanvas 等渲染管线。
本地完成计算机视觉模型从标注、训练到优化部署的全流程，支持增量学习与模型压缩，针对 Intel XPU 加速并兼容 CUDA。
一份激光雷达资源大全，汇总厂商、数据集、点云处理算法、框架和仿真器，方便自动驾驶和 SLAM 开发者快速找到所需工具。
把 Frigate NVR 接入 Home Assistant 的官方集成，让摄像头画面、目标检测事件和录像直接在智能家居面板里联动展示。
Mish 是一种自正则化、非单调的神经网络激活函数，论文发表于 BMVC 2020，官方仓库提供实现与实验代码，可直接替换 ReLU 等激活函数，用于图像分类、目标检测等任务。
用高斯泼溅做城市级大场景三维重建，通过细节层次（LOD）策略兼顾高质量渲染与训练效率，支持新视角合成。
在 Blender 里直接导入、渲染和编辑 3D 高斯泼溅（3DGS/4DGS）模型的插件，省去格式转换，方便做动画和场景合成。