# Dane przestrzenne i 3D EN: **Spatial and 3D perception** · id `spatial` Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Język, obraz, audio](https://aiatlasgraph.com/t/modalities.md) › Dane przestrzenne i 3D ## Description - PL: Reprezentacje świata i obiektów w przestrzeni. - EN: Representations of the world and objects in space. ## In one sentence - PL: To uczenie komputerów rozumienia przestrzeni: jak daleko są rzeczy, jaki mają kształt i gdzie się znajdują. - EN: This teaches computers to understand space: how far away things are, what shape they have and where they sit. ## Problem it solves - PL: Zwykłe zdjęcie jest płaskie, a roboty, samochody czy gogle muszą wiedzieć, co jest bliżej, co dalej i gdzie można przejść. - EN: A normal photo is flat, yet robots, cars and headsets must know what is near, what is far and where there is room to move. ## What it does - PL: Modele szacują odległości i kształty ze zdjęć lub czujników oraz zapisują je jako punkty, powierzchnie albo inne reprezentacje przestrzeni. - EN: Models estimate distances and shapes from images or sensors and represent them as points, surfaces or other spatial forms. ## Everyday example - PL: Aplikacja meblowa mierzy twój pokój kamerą telefonu i pokazuje, czy nowa sofa zmieści się pod oknem. - EN: A furniture app measures your room with the phone camera and shows whether a new sofa will fit under the window. ## This concerns you if you… - PL: interesujesz się robotami, dronami lub autonomicznymi autami - PL: chcesz zamieniać zdjęcia w modele przestrzenne - PL: tworzysz gry, wirtualne spacery lub rozszerzoną rzeczywistość - EN: are interested in robots, drones or self-driving cars - EN: want to turn photos into spatial models - EN: build games, virtual tours or augmented reality ## Keywords camera calibration · coordinate frames · multi-view geometry · structure from motion · point clouds · depth maps · NeRF · 3D Gaussian Splatting · SLAM · mesh reconstruction ## How it works - PL: Układy współrzędnych, geometria kamer i reprezentacje scen wiążą obserwacje z położeniem obiektów. Rekonstrukcja, estymacja stanu i generowanie łączą pomiary z modelami, często optymalizując zgodność renderów lub punktów z danymi. - EN: Coordinate systems, camera geometry and scene representations connect observations to object locations. Reconstruction, state estimation and generation combine measurements with models, often optimising agreement between renders or points and data. ## Limits - PL: Niepełne widoki i błędy kalibracji tworzą niejednoznaczne rekonstrukcje. Skala, zasłonięcie i ruch wymagają dodatkowych założeń; poprawny render nie gwarantuje dokładnej geometrii. - EN: Incomplete views and calibration errors create ambiguous reconstructions. Scale, occlusion and motion need further assumptions; correct renders do not guarantee accurate geometry. ## Key terms - PL: **układ współrzędnych**: Odniesienie używane do opisu pozycji i kierunków. - PL: **kalibracja kamery**: Estymacja parametrów obrazowania oraz powiązania kamery z przestrzenią. - EN: **coordinate frame**: A reference used to describe positions and directions. - EN: **camera calibration**: Estimating imaging parameters and the camera's relationship to space. ## Know first - [Algebra liniowa: wektory i macierze (Linear algebra: vectors and matrices)](https://aiatlasgraph.com/t/linearalgebra.md) - [Modele bazowe dla obrazu (Vision backbones and foundation models)](https://aiatlasgraph.com/t/visionbackbones.md) ## Examples - PL: Głębia · chmury punktów · rekonstrukcja - EN: Depth · point clouds · reconstruction ## Subtopics (6 direct, 6 in total) - [Chmury punktów i dane z LiDAR-u (Point clouds and LiDAR data)](https://aiatlasgraph.com/t/pointclouds.md): Machine-learning methods for sets of 3D points from LiDAR or scanners. PointNet processes points in a permutation-invariant way, while other approaches group them into voxels or vertical pillars; these representations support classification, segmentation and 3D object detection. - [Gaussian splatting: szybkie sceny 3D ze zdjęć (3D Gaussian splatting)](https://aiatlasgraph.com/t/gaussiansplatting.md): A scene representation built from anisotropic 3D Gaussians optimised from images and rendered by splatting. It enables high-quality real-time novel-view synthesis and provides an alternative to radiance-field representations. - [Generowanie obiektów 3D z tekstu lub zdjęcia (Text-to-3D and image-to-3D generation)](https://aiatlasgraph.com/t/gen3d.md): Creating 3D objects or scenes — such as meshes, Gaussians or radiance fields — from text or images. Methods include distilling guidance from 2D generators, generating consistent multiple views, and models trained directly on 3D asset datasets; outputs often require further editing. - [Jednoczesna lokalizacja i budowa mapy (SLAM) (Simultaneous localisation and mapping (SLAM))](https://aiatlasgraph.com/t/slam.md): Simultaneously estimating the pose of a camera or robot while building or updating a map of an unknown environment. Classical methods combine observations with geometric optimisation, while newer systems also use learned modules, recurrent networks and scene representations based on radiance fields or Gaussians. - [Neuronowe pola promieniowania (NeRF) (Neural radiance fields (NeRF))](https://aiatlasgraph.com/t/nerf.md): Storing a 3D scene in a neural network that returns colour and density for a point in space and a viewing direction; trained from photos with known camera poses, it renders new, unphotographed views. - [Szacowanie głębi z jednego zdjęcia (Monocular depth estimation)](https://aiatlasgraph.com/t/depthestimation.md): Predicting a depth map — each pixel's distance from the camera — from a single image. The output may represent only relative depth ordering or metric distance; training on large, diverse datasets has improved generalisation to new scenes. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Widzenie komputerowe (Computer vision)](https://aiatlasgraph.com/t/visionnode.md) ## Sources - [Hugging Face · Audio Course]() `audio` · reference: Dane audio, klasyfikacja, ASR, TTS i modele mowy. - [Stanford CS231n · Computer Vision (2026)]() `vision` · reference: Sieci neuronowe i rozumienie obrazów. - [Stanford CS336 · Language Modeling from Scratch (2025)]() `cs336` · reference: Budowa modeli, dane, trening, systemy, inferencja i post-training. - [Neural Radiance Fields (NeRFs) — Unit 8 “3D Vision, Scene Rendering and Reconstruction”, Community Computer Vision Course]() `hf-cv-course-3d-vision` · by Hugging Face (społeczność) --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/spatial · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30