视觉推送和抓取工具箱 视觉推送和抓取（VPG）是一种训练机器人代理以学习如何计划互补的推送和抓取操作以进行操纵（例如，用于非结构化的放置和放置应用程序）的方法。 VPG直接在视觉观察（RGB-D图像）上运行，从试错中学习，快速训练，并推广到新的对象和场景。 该存储库提供PyTorch代码，用于在UR5机械臂的模拟和实际设置中通过深度强化学习来训练和测试VPG策略。 这是本文的参考实现： 通过自我监督的深度强化学习来学习推动和抓握之间的协同作用 ， ，（ ，（ ，（ ，（ 2018年IEEE / RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS） 熟练的机械手操作得益于非灵活（例如推

内容为为中文影印版，还算比较清楚； 资源来自于CSDN，为了方便使用，添加了完整书签；

该存储库已与Tensorflow 2.0的最新和推荐版本不兼容，我没有费力地重构此代码，而是创建了一个新的新存储库，其中包含一些其他功能，例如： 基于MobilenetV2的较小模型的培训代码。 在Tensorboard中可视化预测（热图，pafs）。 用于转换和测试Tensorflow Lite的模型的其他脚本。 这是新的链接： 实时多人姿势估计（不建议使用） 这是项目的keras版本 介绍 使用keras复制论文的代码回购。 这是一个新的改进版本。 主要目的是消除对独立c ++服务器的依赖，这种依赖除了编译的复杂性外还包含一些错误……而且速度很慢。 如果您确实一下，使用的旧版本仍可以

☆ 资源说明：☆ [Packt Publishing] OpenCV Computer Vision with Python (英文版) [Packt Publishing] OpenCV Computer Vision with Python (E-Book) ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Joseph Howse [出版机构] Packt Publishing [出版日期] 2013年04月23日 [图书页数] 122页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式

立体声匹配 *作者： （2020年1月） 总览 这个小工具是简单的立体声匹配的手动实现。 从不同的角度拍摄的两个经过校正的图像： 左图 正确的图像 通过两个匹配算法来组合以深度图像，简单胜者为王它，所有（WTA）或更复杂的半全局匹配（SGM）与绝对差的几个匹配成本（和（SAD），总和平方差（SAD）或归一化互相关（NCC） ）。 使用accX精度度量将结果与真实情况进行比较，不包括使用遮罩遮挡的像素。 公式 有关所涉及公式的精确细节（匹配成本，匹配算法和精度度量），请参阅Theory.pdf 。 文件 输入图像的data/目录（左眼和右眼） output/生成深度图像输出的目录 Ma

tonav：用于视觉辅助惯性导航的多状态约束卡尔曼滤波器（MSCKF）的实现。 这是我的硕士论文

卡拉模拟器 CARLA是用于自动驾驶研究的开源模拟器。 CARLA是从零开始开发的，旨在支持自动驾驶系统的开发，培训和验证。 除了开源代码和协议，CARLA还提供了为此目的而创建且可以免费使用的开放数字资产（城市布局，建筑物，车辆）。 该仿真平台支持传感器套件和环境条件的灵活规范。 如果要在与CoRL'17论文相同的条件下对模型进行，请查看 。 推荐系统 英特尔i7第9代-11日/英特尔i9第9代-11日/ AMD ryzen 7 / AMD ryzen 9 +16 GB RAM内存 NVIDIA RTX 2070 / NVIDIA RTX 2080 / NVIDIA RTX 3070，

HOG行人检测器 该存储库包含我的计算机科学硕士基本HOG + SVM行人检测器的MATLAB实现的代码 免责声明 如果要使用此代码，请阅读LICENCE并记住，我按PROVIDE THE PROGRAM "AS IS" WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND 。 我对该代码库进行了部分调整，以使其适应最新版本的MATLAB，但您很可能会发现某些MATLAB函数的工作方式存在差异。 总的来说，如果您问得很好，我很乐于帮助您理解该项目，但是由于该项目的实施已有数年之久并且MATLAB已经发展，因此某些功能的行为可能会有所不同，因此我将不会持续更新该项目，也不会回答有关如何将

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Multiple View Geometry in Computer Vision