注目度スコアの算定方法
週刊記事やランキング一覧では、以下の式で注目度スコアを算出し、スコアの高い順に並べます。
合計スコア = √(Hugging Face Upvotes) + √(GitHub Stars) + cvFactor + venueBonus- HF Upvotes、GitHub Stars、cvFactor、venueBonus は表にそのまま掲載します（合計スコアのみ √ を適用）
- HF Upvotes・GitHub Stars が 0 のとき、各 √ 項は 0 として扱います
- cvFactor は LLM が 3D再構築・空間認識の観点から採点する 100 点満点の整数（技術的新規性・実用性・テーマ関連度）
- venueBonus は採択学会・ジャーナルに応じた加点（下表参照）
- 合計スコアは小数第 2 位まで表示します
各指標の意味
| 指標 | データソース | 説明 |
|---|---|---|
| HF Upvotes | Hugging Face Papers | 論文の arXiv ID に紐づく Upvote 数。HF コミュニティ上の話題性の目安 |
| GitHub Stars | GitHub | 論文に紐づく実装リポジトリの Star 数 |
| cvFactor | LLM 採点 | 当メディアのテーマにおける論文の注目度（0〜100 の整数） |
| venueBonus | arXiv 掲載情報など | メジャー学会・ジャーナル採択時の加点（0〜15 点） |
| 合計スコア | 上記 4 項の合算 | ランキング順位の基準 |
HF Upvotes・コミュニティ指標の位置づけ {#hf-upvotes-buzz}
本ランキングの HF Upvotes は √(HF Upvotes) で合計スコアに加算されます（GitHub Stars と同様に平方根で緩和）。HF コミュニティでの話題性はスコアに反映されますが、一時的なバズが順位を独占しにくい設計です。
読み方の目安
- HF が高く venueBonus が 0 → HF コミュニティでの話題性が主因の可能性大
- GitHub Stars と cvFactor が高い → 実装コミュニティとテーマ適合の両面で評価されている可能性
- venueBonus が高い → メジャー学会採択としての評価が加味されている
注目度スコアは 研究の質を断定する指標ではなく、HF・GitHub・テーマ適合・学会採択を組み合わせた 参考ランキング です。表の内訳（HF / Stars / cvFactor / venue）を併せてご覧ください。
venueBonus（学会・ジャーナル加点）
| Tier | 学会例 | venueBonus |
|---|---|---|
| 1 | CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH | +15 |
| 2 | NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, BMVC, WACV, 3DV | +8 |
| 3 | Workshop 掲載 | +3 |
ジャーナル
| Tier | ジャーナル | マッチ例 | venueBonus |
|---|---|---|---|
| J1 | TOG | ACM Transactions on Graphics | +15 |
| J2 | TPAMI, IJCV, TVCG, TIP | IEEE TPAMI, International Journal of Computer Vision など | +10 |
| J3 | PR, TMM, CVIU | Pattern Recognition など | +8 |
学会・ジャーナル情報は arXiv の掲載メタデータを中心に自動判定します。Submitted to ... のみの記載は採択未確定のため加点しません。
論文カテゴリ（ダッシュボードの円グラフ）
タイトルからキーワードで自動分類します。
| カテゴリ | 判定キーワード例 |
|---|---|
| 360° / Panorama | 360, panorama, panoramic, omnidirectional |
| Depth Estimation | depth estimation, monocular depth, depth prediction |
| VGGT / Visual Geometry | vggt, visual geometry, geometry grounded |
| Gaussian Splatting | gaussian splat, 3dgs, splatting |
| 3D Reconstruction / NeRF | nerf, radiance field, novel view synthesis |
| Point Cloud / LiDAR | point cloud, lidar, non-repetitive |
| Other | 上記に該当しない論文 |
選定の流れ（概要）
- arXiv から空間コンピューティング・3D 再構築関連の論文を収集
- Hugging Face・GitHub・学会採択情報を取得
- LLM がテーマ適合度（cvFactor）を採点
- 合計スコアの降順でランキング化
週刊ランキングは最大 10 本（cvFactor 75 未満は除外）、発刊記念レポートなどは期間ごとに 12〜20 本を採用します。
スコア算出日
ランキング表にはデータ取得時点の日付を表示します。HF Upvotes や GitHub Stars は更新のたびに再取得されますが、過去に掲載した記事内の表は自動では書き換えられません。
データが取得できない場合
- Hugging Face に未登録の論文 → HF Upvotes は 0
- 実装リポジトリが見つからない、または取得できない → GitHub Stars は 0
- LLM 採点に失敗した論文 → cvFactor は 0 として扱う場合があります
- いずれかが 0 の論文も候補に含まれます（公開直後で反響データがまだない場合など）
限界と注意点
- スコアは算出日時点のスナップショットです
- cvFactor は LLM による評価であり、主観的な要素を含みます
- GitHub リポジトリの紐付けが誤っている場合、Stars が過大・過小評価になることがあります
- 研究の質そのものを数値化したものではなく、コミュニティの反響・テーマ関連度・学会採択を組み合わせた参考指標です