Inicio Proyectos simplerecon
simplerecon
Python

simplerecon

[ECCV 2022] SimpleRecon: Reconstrucción 3D sin convoluciones 3D

por nianticlabs · GitHub
Estrellas
Ramas
Creado
Último commit
Categoría
Lenguaje
computer-visioncost-volumedepthPython
Ver en GitHub
En palabras simples

Entrena y prueba modelos para estimar la profundidad en imágenes sin utilizar métodos 3D tradicionales.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
simplerecon — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
1 4291 428
2026-07-202026-08-31
📈 Sigue simplerecon

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

[ECCV 2022] SimpleRecon: Reconstrucción 3D sin convoluciones 3D

simplerecon tiene 1.4k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 131 veces. simplerecon está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2022. Sus temas principales son: computer-vision, cost-volume, depth, depth-estimation.

Frequently asked questions

¿Qué es simplerecon?

[ECCV 2022] SimpleRecon: Reconstrucción 3D sin convoluciones 3D

¿simplerecon es de código abierto?

simplerecon es un proyecto de código abierto.

¿simplerecon es gratis?

Sí. simplerecon es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿En qué lenguaje está escrito simplerecon?

simplerecon está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — simplerecon

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=nianticlabs-simplerecon)](https://olud.ai/project/nianticlabs-simplerecon.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
UniDepth
Estimación de Profundidad Métrica Monocular Universal
1.2k · 3d-reconstruction
compartedepth-estimation
lightly-train
Entrenamiento todo en uno para modelos de visión (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): preentrenamient…
1.6k · computer-vision
compartedepth-estimation
sc_depth_pl
SC-Depth (V1, V2 y V3) para estimación de profundidad monocular no supervisada Página web:https…
488 · computer-vision
compartedepth-estimation
DiffusionDepth
Implementación en PyTorch de un enfoque de difusión para la percepción de profundidad 3D ECCV 2…
341 · depth-estimation
compartedepth-estimation
depth_clustering
:taxi: Agrupamiento rápido y robusto de nubes de puntos generadas con un sensor Velodyne.
1.3k · catkin
compartedepth
self-supervised-depth-completion
ICRA 2019 "Auto-supervisado Sparse-to-Dense: Compleción de profundidad auto-supervisada a parti…
654 · computer-vision
compartedepth-estimation
sparse-to-dense
ICRA 2018 "Sparse-to-Dense: Predicción de Profundidad a partir de Muestras de Profundidad Escas…
444 · computer-vision
compartedepth-estimation
monodepth2
[ICCV 2019] Estimación de profundidad monocular a partir de una sola imagen
4.5k · computer-vision
compartedepth-estimation
MonoDepth-PyTorch
Implementación no oficial de la red neuronal de estimación de profundidad monocular no supervis…
554 · computer-vision
compartedepth-estimation
zed-sdk
⚡️El marco de percepción espacial para construir rápidamente robots y espacios inteligentes
1.2k · 3d-reconstruction
compartedepth-estimation

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.