depth-estimation
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[CVPR 2024] Depth Anything: Liberando o poder de dados não rotulados em larga escala. Modelo fundamental para estimativa de profundidade monocular.
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[ICCV 2019] Estimativa de profundidade monocular a partir de uma única imagem.
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MapAnything: Reconstrução 3D métrica universal feed-forward.
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pySLAM é um pipeline de Visual SLAM híbrido em Python/C++ que suporta câmeras monoculares, estéreo e RGB-D. Fornece um amplo conjunto de extratores de recursos locais e globais modernos, múltiplas estratégias de fechamento de loop, um módulo de reconstrução volumétrica, modelos integrados de predição de profundidade e capacidades de segmentação semântica para melhor compreensão de cenas.
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[CVPR 2024 - Oral, Candidato a Melhor Artigo] Marigold: Repropósito de geradores de imagem baseados em difusão para estimativa de profundidade monocular.
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[Destaque CVPR 2025] Video Depth Anything: Estimativa de profundidade consistente para vídeos super longos.
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Rastreamento robusto e em tempo real de rosto e pontos faciais em CPU com integração ao Unity.
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Treinamento tudo-em-um para modelos de visão (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): pré-treinamento, ajuste fino e destilação.
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[ECCV 2022] SimpleRecon: Reconstrução 3D sem convoluções 3D
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⚡️ Framework de percepção espacial para construir rapidamente robôs e espaços inteligentes
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[CVPR 2024] Um framework de ponta a ponta baseado em tiles para estimativa de profundidade métrica monocular de alta resolução.
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Caixa de ferramentas de estimativa de profundidade monocular baseada no MMSegmentation.
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🌟 Uma lista com curadoria de artigos e recursos relacionados ao DUSt3R, acompanhando os avanços recentes com este modelo de base geométrica.
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[AAAI 2025, Oral] DepthFM: Estimativa Rápida de Profundidade Monocular com Flow Matching
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[CVPR 2025] RollingDepth: Profundidade de vídeo sem modelos de vídeo
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Uma lista com curadoria de recursos incríveis de Deep Stereo Matching
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[CVPR 2026 (Highlight)] Scal3R: Treinamento em tempo de teste escalável para reconstrução 3D em larga escala
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Aplicativo iOS Ultralytics YOLO e pacote Swift para inferência Core ML em tempo real em principais tarefas de visão computacional.
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