0. 단기 목표

• RGBD camera로 3D mapping하는 래포지토리 분석 및 돌려보기

1. ConceptFusion: Open-set Multimodal 3D Mapping

• https://github.com/concept-fusion/concept-fusion
  • 163 / 6 / 5
  • 래포 수정이 1년전임
• 3D reconstruction pipeline으로, [30]을 따랐음.
  • PointFusion 알고리즘
  • http://reality.cs.ucl.ac.uk/projects/kinect/keller13realtime.pdf
• 우리의 feature fusion algorithm 은 ∇SLAM [60] dense SLAM 시스템 위에 구현
  • https://github.com/gradslam/gradslam/tree/main
  • PointFusion 알고리즘 [30]의 몇 안 되는 구현 중 하나
  • foundation features을 계산하고 접근하기 위해 PyTorch와 인터페이스하는 편리함 때문에 썼습니다.
• dataset
  • scannet: https://github.com/ScanNet/ScanNet
  • Replica: https://github.com/facebookresearch/Replica-Dataset

2. Visual Language Maps for Robot Navigation

• https://github.com/vlmaps/vlmaps
  • 327 / 11 / 46
  • 3주 전까지도 코드 수정에 대응해주는 래포지토리
• dataset
  • habitat-sim: https://github.com/facebookresearch/habitat-sim
  • Matterport: https://github.com/niessner/Matterport
• ai2thor sim: https://github.com/allenai/ai2thor

3. ConceptGraphs: Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Perception and Planning

• https://github.com/concept-graphs/concept-graphs
  • 333 / 9 / 54
  • 1달전까지 코드 수정 대응
• Replica: https://github.com/facebookresearch/Replica-Dataset
• nice-slam: https://github.com/cvg/nice-slam
• gradslam: https://github.com/gradslam/gradslam
• AI2Thor: https://github.com/allenai/ai2thor

4. Hydra

• https://github.com/MIT-SPARK/Hydra
  • 552 / 21 / 66
  • 3주전까지 코드 수정 대응
  • 단점: C++ 코드 base