2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesSemantic Mapping Integrations
Fusion of deep learning inference with geometric maps to assign semantic labels to 3D environments.
Distinct from Geometric Deep Learning Frameworks: Specifically addresses the fusion of semantic labels with geometric mapping, whereas the parent covers general non-Euclidean DL frameworks.
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Awesome Semantic Mapping Integrations GitHub Repositories
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- manycore-research/spatiallm
manycore-research/SpatialLM
4,596GitHub पर देखेंSpatialLM एक स्थानिक मॉडलिंग फ्रेमवर्क है जो मोनोकुलर वीडियो और सेंसर डेटा को स्ट्रक्चर्ड इंडोर सिमेंटिक मैप्स में बदलने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करता है। यह इंडोर लेआउट एस्टिमेशन और पॉइंट क्लाउड सिमेंटिक पार्सर के रूप में कार्य करता है, जो रॉ जियोमेट्रिक डेटा को आर्किटेक्चरल तत्वों और ऑब्जेक्ट श्रेणियों के प्रतिनिधित्व में बदलता है। यह प्रोजेक्ट मल्टी-मोडल सेंसर इनपुट को भाषाई टोकन के साथ अलाइन करता है, जिससे एक लैंग्वेज मॉडल रूम टोपोलॉजी का अनुमान लगाने के लिए रीजनिंग इंजन के रूप में कार्य कर सकता है। यह 3D पॉइंट क्लाउड्स और 2D इमेज सीक्वेंस को डिस्क्रीट टोकन और स्ट्रक्चर्ड स्थानिक एन्कोडिंग में बदलने के लिए मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिन्हें बाद में आर्किटेक्चरल लेआउट में डिकोड किया जाता है। यह फ्रेमवर्क बाउंडिंग बॉक्स और सिमेंटिक लेबल के माध्यम से फर्नीचर की पहचान करने के लिए 3D सीन एनालिसिस और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को कवर करता है। यह रोबोट के लिए पर्यावरणीय समझ के टूल्स भी प्रदान करता है, जो स्वायत्त नेविगेशन के लिए सिमेंटिक मैप बनाने हेतु सेंसर डेटा को प्रोसेस करता है।
Fuses deep learning inference with geometric maps to assign semantic labels to architectural elements.
Pythonmllmpoint-cloudsscene-understanding - slam-handbook-contributors/slam-handbook-public-release
SLAM-Handbook-contributors/slam-handbook-public-release
4,288GitHub पर देखेंThis project is a technical reference guide and sensor-based robotics manual focused on the theoretical foundations and practical implementation of Simultaneous Localization and Mapping. It serves as a knowledge base for spatial AI, covering the integration of deep learning and semantic rendering to create intelligent systems for open world environments. The resource provides guidance on integrating multi-modal sensor data from cameras, LiDAR, radar, and inertial sensors for localization and mapping. It also establishes a bibliographic standard for robotics research by providing systems for m
Integrates deep learning inference with geometric mapping to assign meaningful semantic labels to 3D spatial environments.
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