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解決する課題

3D Gaussian Splatting の研究者や実務者は、急速に増加する研究成果を追い続ける必要があります。このプロジェクトは、常に更新・分類された論文とリソースのインデックスを維持し、さらにトレンドや関連性を探索するためのインタラクティブなウェブアトラスを提供することで、この課題を解決します。

仕組み

このリストは、arXiv から新しい論文を取得するクローラーを使用して毎日自動的に更新されます。設定可能なキーワードやドメインでフィルタリングし、高速化、アバター生成、SLAM などのトピックに分類します。CLI ツール (python main.py) を使用して、検索、キーワードの提案、BibTeX のエクスポート、README の再生成が可能です。また、収集したデータから構築されたインタラクティブな Paper Atlas ウェブサイトも含まれており、月次トレンド、トピックネットワーク、共著者ネットワークを表示できます。

対象読者

Gaussian Splatting の研究に携わっている、または追っているすべての方：論文やツールの最新情報を一元管理し、参照情報を探索・エクスポートしたい研究者、開発者、ホビイスト向けです。

ハイライト

• 堅牢なクローリングによる毎日の自動更新（API のレート制限や停止に対応）
• 論文マップ、トレンド、トピックネットワーク、共著者ネットワークを備えたインタラクティブな Paper Atlas
• 検索、提案、BibTeX エクスポート、README 生成のためのサブコマンドを備えた統合 CLI
• カスタマイズ可能な期間設定、arXiv ドメインフィルタリング、アブストラクトからのスマートなリンク抽出