Neural SLAM Benchmark是神经SLAM研究社区维护的标准化评测基准，用于公平比较不同神经SLAM方法在定位精度、建图质量、鲁棒性和计算效率等方面的性能。基准涵盖基于学习的前端、基于学习的后端、端到端神经SLAM、神经隐式SLAM（NeRF-SLAM/3DGS-SLAM）、语义神经SLAM等多种神经SLAM范式，包括室内场景、室外场景、动态场景、弱纹理场景、高动态范围场景等多种场景类型。基准提供了统一的数据集接口、标准化的评估协议、可复现的实验设置和公开的排行榜，支持多种数据集（TUM RGB-D、EuRoC、KITTI、Replica、ScanNet、7-Scenes等）。