【论文复现】MimicPlay从人类演示中学习机器人技能
斯坦福大学李飞飞团队的通过观看人类动作进行长期模仿学习方法。
视觉
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Nerf(instant-ngp)快速实现三维重建
Instant-NGP全称Instant Neural Graphics Primitives，它通过多分辨率哈希编码，解决了NeRF对全连接神经网络进行参数化时的效率问题，大大提升了网络的训练速度，使三维重建速度可以从几小时缩短到几秒钟。
【模仿动作】从人类演示中学习机器人动作规划方法
从人类抓取物体的视频中学习机器人的动作生成与规划方法，相关的研究的调研。
【模仿抓取】从人类演示中学习机械臂抓取
从人类抓取物体的视频中学习机器人抓取的相关工作调研。
【抓取姿态估计算法】RGB Matters论文笔记与复现
复现上交提出的RGB Matters算法。
抓取姿态估计算法调研
调研近三年顶会顶刊上的抓取姿态估计的论文
【抓取算法】Contact GraspNet
复现NVIDIA提出的抓取估计算法Contact GraspNet
【6D位姿估计算法】Gen6D算法
算法复现
【6D位姿估计算法】GDRNPP算法
【论文笔记】ECCV2020-2022 6D位姿估计相关论文
检索阅读近三年ECCV6D位姿估计相关论文并进行记录
【论文笔记】CVPR2020-2022 6D位姿估计相关论文
检索阅读近三年CVPR6D位姿估计相关论文并进行记录
【论文笔记】DenseFusion被引论文丨无代码
检索了DenseFusion的被引论文，但是因为太多都没有开源代码，看了两篇就转向只关注顶会论文了。
制作自己的Linemod数据集（ObjectDatasetTools）
目前正在学习6D位姿估计算法，该领域最常用的数据集就是LineMod数据集，但是只在数据集上测试还是不够，想要实际应用还需要搭建自己的数据集。
【论文笔记】FFB6D
FFB6D相当于在特征提取阶段就将RGB和点云信息进行了融合，然后进行实例分割和关键点检测。
【论文笔记】DenseFusion
本文提出了一种异形架构，对两个数据源（RGB和深度图）进行分别处理，并用一种新型的dense fusion network提取像素级稠密特征，从中估计姿态。
【6D位姿估计算法】PVNet
尝试测试PVNet，中途放弃。
【6D位姿估计算法】PoseCNN
解决物体之间的遮挡和聚集增加的6D位姿估计的难度，通过主干网络加ICP点配对的方式实现位姿估计。
【6D位姿估计算法】linemod的介绍与代码测试
LineMod算法是Hinterstoisser等人在2011年提出的，通过采用模板匹配的方法，解决了杂乱场景下少纹理三维物体的实时监测与6D位姿估计定位问题。
COLMAP+OpenMVS实现物体三维重建mesh模型
COLMAP是一种通用的运动结构(SfM)和多视图立体(MVS)工具，具有图形和命令行界面。OpenMVS是目前的三维重建的框架中，复原效果较好的，而且提供自动化的脚本。
三维重建方法汇总
三维重建是用相机拍摄真实世界的物体、场景，通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三维模型。主要涉及技术包括：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔可夫随机场、图像分割等。
经典实例分割模型Mask RCNN
Mask R-CNN是He Kaiming大神2017年的力作，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果。