yukangcao/Awesome-4D-Spatial-Intelligence

解決する課題

研究者や実務者は、ビデオや画像から3Dおよび4Dシーンを再構築するための方法が断片的であるという課題に直面しています。このプロジェクトは、500以上の最近の研究を一箇所に収集・要約することでこれを解決し、基本的な深度推定から複雑な人間と物体のインタラクション、物理認識シミュレーションまでを網羅しています。

仕組み

このリポジトリは、構造化され継続的に更新される論文リストです。作業を5つのレベルに整理し、低レベルの3D手がかり（深度、カメラポーズ、トラッキング）から3Dシーンコンポーネント、4D動的シーン、シーンコンポーネント間のインタラクション、最後に物理法則の組み込みへと進みます。各エントリには、論文タイトル、発表場所、年、および利用可能な場合は論文、プロジェクトページ、GitHubコードへのリンクが含まれます。カテゴリは、ユーザーが適切な抽象レベルで関連する作業を見つけるのに役立つように設計されています。

対象読者

コンピュータビジョン、ロボティクス、グラフィックス、または3D/4Dシーンの理解や再構築を必要とするあらゆる分野で働く研究者、大学院生、エンジニアを対象としています。3Dおよび4Dシーン再構築の現在の最先端技術の構造化された概要を求める人にも役立ちます。

ハイライト

• 500以上の論文を継続的に更新
• 低レベルの手がかりから物理的統合まで、5つの明確な概念レベルに整理
• 深度推定、カメラポーズ推定、3Dトラッキング、3D再構築、4D動的シーン、人間中心のインタラクション、物理ベースのシミュレーションをカバー
• 各エントリには論文、プロジェクトページ、コードリポジトリへのリンクが含まれる
• イシューとプルリクエストによるコミュニティ貢献を受け付け