3d-reconstruction

MSLA/DLP, analyse de fichiers, étalonnage, réparation, conversion et manipulation.

Guide de photogrammétrie. La photogrammétrie est largement utilisée pour les relevés aériens, l'agriculture, l'architecture, les jeux 3D, la robotique, l'archéologie, la construction, la gestion des urgences et la médecine.

Mise à jour automatique quotidienne des articles CV via Github Actions

[CVPR'24 Best Student Paper] Mip-Splatting : 3D Gaussian Splatting sans aliasing

Page du projet pour l'article « Soft Rasterizer: A Differentiable Renderer for Image-based 3D Reasoning ».

[CVPR 2024] RoMa : Mise en correspondance dense et robuste de caractéristiques ; RoMa est un outil de mise en correspondance dense capable d'estimer des déformations au pixel près et des certitudes fiables pour presque toute paire d'images.

[NeurIPS 2025] Direct3D‑S2 : Génération 3D à grande échelle simplifiée grâce à l'attention spatiale creuse

Matterport3D est un jeu de données performant pour les tâches d'apprentissage automatique RGB-D

Estimation de profondeur métrique monoculaire universelle

[ECCV 2022] Tensorial Radiance Fields, une nouvelle approche pour modéliser et reconstruire des champs de radiance

⚡️ Le framework de perception spatiale pour construire rapidement des robots et des espaces intelligents

[CVPR'23, Highlight] ECON : Humains vêtus explicitement optimisés via l'intégration de normales

Bibliothèque de vision par ordinateur rapide pour le SFM, la calibration, les marqueurs, le suivi, le traitement d'image et plus encore.

[ICML 2026] WorldMirror : Modèle de reconstruction 3D rapide et universel pour des tâches polyvalentes.

Gaussian-SLAM : SLAM dense photoréaliste avec Gaussian Splatting

[CVPR 2025] Prompt Depth Anything.

Point-NeRF : champs de radiance neuronaux basés sur des points

[Candidat au prix 3DV'25] Reconstruction 3D avec mémoire spatiale

Un système d'odométrie LiDAR-inertiel et LiDAR seul, hautement robuste et précis.

Algorithme de texturation pour reconstructions 3D à partir d'images stéréo multi-vues

Code source de [CVPR 2024] "Animatable Gaussians: Learning Pose-dependent Gaussian Maps for High-fidelity Human Avatar Modeling".

[ICCV 2023] SurroundOcc : Prédiction d'occupation 3D multi-caméras pour la conduite autonome.

Implémentation officielle de l'article "LangSplat : 3D Language Gaussian Splatting" [CVPR2024 Highlight]

[ICLR 2024 Spotlight] SyncDreamer : Génération d'images cohérentes multi-vues à partir d'une image vue unique.

Implémentation pure PyTorch de l'article de NVIDIA sur l'entraînement instantané de primitives graphiques neuronales : https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

[SIGGRAPH Asia'24 & TOG] Gaussian Opacity Fields : Reconstruction de surface adaptative et efficace dans des scènes non bornées.

[CVPR 2023 Highlight] Reconstruction de surface par noyau neuronal (Neural Kernel Surface Reconstruction).

Cette liste rassemble des données et algorithmes partagés autour des modèles 3D morphables (3DMM). Vous êtes invité à contribuer via une pull request. La liste originale est issue du séminaire Dagstuhl sur les 3D Morphable Models de mars 2019.

Articles ICCV 2023-2025 : Découvrez la recherche de pointe de l'ICCV 2023-25, la conférence de référence en vision par ordinateur. Restez informé des dernières avancées en vision par ordinateur et deep learning, code inclus. ⭐ soutenez le développement de l'intelligence visuelle !

[ECCV 2026] Skyfall-GS : Synthèse de scènes urbaines 3D immersives à partir d'imagerie satellite