RoMa 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[CVPR 2024] RoMa: Robust Dense Feature Matching; RoMa is the robust dense feature matcher capable of estimating pixel-dense warps and reliable certa…
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,722 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
RoMa 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[CVPR 2024] RoMa: Robust Dense Feature Matching; RoMa is the robust dense feature matcher capable of estimating pixel-dense warps and reliable certa…
SoftRas 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Project page of paper "Soft Rasterizer: A Differentiable Renderer for Image-based 3D Reasoning"
Direct3D-S2 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打易用。
[NeurIPS 2025] Direct3D‑S2: Gigascale 3D Generation Made Easy with Spatial Sparse Attention
ngp_pl 是用 Jupyter Notebook 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Instant-ngp in pytorch+cuda trained with pytorch-lightning (high quality with high speed, with only few lines of legible code)
UniDepth 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Universal Monocular Metric Depth Estimation
Matterport 是用 C++ 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Matterport3D is a pretty awesome dataset for RGB-D machine learning tasks :)
zed-sdk 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
⚡️The spatial perception framework for rapidly building smart robots and spaces
TensoRF 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[ECCV 2022] Tensorial Radiance Fields, a novel approach to model and reconstruct radiance fields
HunyuanWorld-Mirror 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打速度快。
[ICML 2026] WorldMirror: Fast and Universal 3D reconstruction model for versatile tasks
ECON 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR'23, Highlight] ECON: Explicit Clothed humans Optimized via Normal integration
BoofCV 是用 Java 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Fast computer vision library for SFM, calibration, fiducials, tracking, image processing, and more.
SGM,立体匹配StereoMatching最经典应用最广泛算法,4000+引用,兼顾效率和效果。完整实现,代码规范,注释清晰,博客教学!
SGM,立体匹配StereoMatching最经典应用最广泛算法,4000+引用,兼顾效率和效果。完整实现,代码规范,注释清晰,博客教学!
Gaussian-SLAM 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Gaussian-SLAM: Photo-realistic Dense SLAM with Gaussian Splatting
SuperOdom 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
A highly robust and accurate LiDAR-only, LiDAR-inertial odometry
PromptDA 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[CVPR 2025] Prompt Depth Anything
pointnerf 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Point-NeRF: Point-based Neural Radiance Fields
spann3r 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[3DV'25 Award Candidate] 3D Reconstruction with Spatial Memory
mvs-texturing 是用 C++ 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习。
Algorithm to texture 3D reconstructions from multi-view stereo images
AnimatableGaussians 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Code of [CVPR 2024] "Animatable Gaussians: Learning Pose-dependent Gaussian Maps for High-fidelity Human Avatar Modeling"
LangSplat 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Official implementation of the paper "LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting" [CVPR2024 Highlight]
SurroundOcc 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[ICCV 2023] SurroundOcc: Multi-camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving
SyncDreamer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR 2024 Spotlight] SyncDreamer: Generating Multiview-consistent Images from a Single-view Image
HashNeRF-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Pure PyTorch Implementation of NVIDIA paper on Instant Training of Neural Graphics primitives: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/
Skyfall-GS 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV 2026] Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,999 个,本站已收录 65,722 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。