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用神经网络从 RGB-D 序列重建高质量三维表面，是 CVPR 2022 论文的官方实现，适合做室内场景的稠密重建。

Open3D 是一个现代 3D 数据处理库，提供点云、网格、RGB-D 和 3D 可视化等算法与工具，支持 C++ 和 Python，可用于 3D 感知、重建与机器学习研究。

开源视觉、视觉惯性与多地图 SLAM 库，支持单目、双目、RGB-D 相机，在室内外场景提供高精度实时定位与建图。

一套 Python/C++ 混合的视觉 SLAM 流水线，支持单目、双目和 RGB-D 相机，集成多种特征提取、回环检测、深度预测与语义分割，用于三维重建和场景理解。

提供室内场景的 RGB-D 扫描数据集与标注工具，用于训练和评测三维重建、语义分割等视觉模型。

实时紧耦合激光雷达-惯性-视觉里程计与建图系统，输出带RGB颜色的稠密点云和网格，适合无人机、机器人在复杂场景下做鲁棒SLAM与三维重建。

实时稠密视觉 SLAM 系统，用 RGB-D 相机在线重建房间级三维场景，适合做实时建图与稠密重建研究。

Another rockchip Operating System

Open3D 的 3D 机器学习扩展，提供点云与 RGBD 数据的语义分割、目标检测等任务的训练与可视化工具，支持 PyTorch 和 TensorFlow。

Matterport3D 是一个面向 RGB-D 机器学习任务的大规模室内场景数据集，提供带标注的 3D 重建与语义理解数据，适合训练和评测场景重建模型。

基于 VGGT 的稠密 RGB SLAM 系统，在 SL(4) 流形上做位姿优化，用纯视觉输入实现稠密建图与定位。

把 RGBA 像素转换成高质量调色板图像的量化库，是 pngquant 等 PNG 压缩工具的核心，能在保持画质的同时大幅减小图片体积。

快速、鲁棒且可扩展的点云配准库，支持 LiDAR、RGB-D 等 3D 数据，并提供 ROS2 SLAM 示例，用于解决三维建图与定位中的配准问题。

轻量级 C++ 点云处理库，提供聚类、模型拟合、ICP 配准、凸包与三维可视化等算法，适合在 C++ 项目中直接集成点云处理能力。

收录 3D 目标跟踪方向的论文与配套 C++ 算法实现，覆盖多体、铰接物体、多模态和实时位姿估计，方便复现和对比各类方法。

基于点、线、面特征的稀疏视觉 SLAM 系统，支持单目、RGB-D 和双目相机，在保持建图与定位精度的同时提升效率。

vMAP 是 CVPR 2023 提出的神经场 SLAM 系统，用向量化对象建图实现实时 RGB-D 稠密重建，无需逐场景训练即可完成三维重建。

MIT-Princeton 开源的 Amazon Picking Challenge 2016 视觉工具箱，用 RGB-D 卷积网络做物体分割和 6D 位姿估计，帮机器人完成抓取任务。

提供真实场景下 360 度环视的 RGB-D 汽车数据集，配套 3D 重建与高斯泼溅工具，用于车辆三维建模研究和评测。

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。