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。

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。

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。

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。

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。