Анализ страницы https://opensun3d.github.io/index_cvpr24.html
Основное Готовность: 70%
Домен
opensun3d.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 24.10.2026 5:15:43.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,39сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,39сек оптимальна.
Объем документа
42Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 42Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 12
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 12 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Google+Sans|Noto+Sans|Castoro | |
| stylesheet | ./static/css/bulma.min.css | |
| stylesheet | ./static/css/fontawesome.all.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | ./static/css/index.css | |
| stylesheet | css/style.css | |
| js | js/modernizr.js | |
| js | https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js | |
| js | ./static/js/fontawesome.all.min.js | |
| js | js/jquery-2.1.1.js | |
| js | js/jquery.mobile.custom.min.js | |
| js | js/main.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a87afb0-ab55" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | C888:9FC9E:33746BB:33E285A:6A8A512E |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 01:47:26 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230089-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787449646.287379,VS0,VE125 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 99d99be52f241d139e6c1d0e323cc04cfe5a6b6a |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 34%
Title
Open☀️3D
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 9, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Mask3D
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 6, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
OpenSun3D
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 3
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 3шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | description | Mask3D |
| name | keywords | OpenSun3D |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
Оптимизация Готовность: 70%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 0 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 47 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 22 достаточно.
Кол-во знаков контента 10606 на странице оптимально.
Кол-во слов 1569 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 9. Это хорошо.
Тошнота
4
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
13,51%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| open-vocabulary | 16 | 1,02% |
| understanding | 12 | 0,76% |
| university | 10 | 0,64% |
| computer | 10 | 0,64% |
| research | 9 | 0,57% |
| segmentation | 9 | 0,57% |
| challenge | 8 | 0,51% |
| models | 8 | 0,51% |
| poster | 8 | 0,51% |
| vision | 8 | 0,51% |
| submission | 7 | 0,45% |
| berkeley | 6 | 0,38% |
| stanford | 6 | 0,38% |
| science | 6 | 0,38% |
| zurich | 6 | 0,38% |
| object | 5 | 0,32% |
| matterport | 5 | 0,32% |
| instance | 5 | 0,32% |
| portal | 5 | 0,32% |
| learning | 5 | 0,32% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 81 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 9
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 9 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index.html |
ECCV 2026
|
|
| /index_cvpr26.html |
CVPR 2026
|
|
| /index_iccv25.html |
ICCV 2025
|
|
| /index_cvpr25.html |
CVPR 2025
|
|
| /index_eccv24.html |
ECCV 2024
|
|
| /index_cvpr24.html |
CVPR 2024
|
|
| /index_iccv23.html |
ICCV 2023
|
|
| /cvpr24-challenge/track_1 |
Open-vocabulary 3D Object Instance
Search
|
|
| /cvpr24-challenge/track_2 |
Open-vocabulary 3D Functionality
Grounding
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 65
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 65 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| cs.utexas.edu |
Kristen Grauman
|
| chungmin99.github.io |
Chung Min Kim
|
| kerrj.github.io |
Justin Kerr
|
| jiajunwu.com |
Jiajun Wu
|
| investors.matterport.com |
Dave Gausebeck
|
| eval.ai |
EvalAI
|
| eval.ai |
EvalAI
|
| arxiv.org |
technical report
|
| cs.utexas.edu |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/kristen.jpg">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Kristen Grauman</p>
<p class="subtitle is-6">University of Texas at Austin</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Kristen Grauman is a Professor in the Department of Computer Science at the University of Texas at
Austin and a Research Director in Facebook AI Research (FAIR).
Her research in computer vision and machine learning focuses on video, visual recognition, and
action for perception or embodied AI.
Before joining UT-Austin in 2007, she received her Ph.D. at MIT.
She is an IEEE Fellow, AAAI Fellow, Sloan Fellow, a Microsoft Research New Faculty Fellow, and a
recipient of NSF CAREER and ONR Young Investigator awards,
the PAMI Young Researcher Award in 2013, the 2013 Computers and Thought Award from the
International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI),
the Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers (PECASE) in 2013.
She was inducted into the UT Academy of Distinguished Teachers in 2017.
She and her collaborators have been recognized with several Best Paper awards in computer vision,
including a 2011 Marr Prize and a 2017 Helmholtz Prize (test of time award).
</div>
</div>
</div>
|
| jiajunwu.com |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/jiajun.jpg">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Jiajun Wu</p>
<p class="subtitle is-6">Stanford University</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Jiajun Wu is an Assistant Professor of Computer Science at Stanford University, working on
computer vision, machine learning, and computational cognitive science.
Before joining Stanford, he was a Visiting Faculty Researcher at Google Research.
He received his PhD in Electrical Engineering and Computer Science from the Massachusetts
Institute of Technology.
Wu's research has been recognized through the Young Investigator Programs (YIP) by ONR and by
AFOSR, paper awards and finalists at ICCV, CVPR, SIGGRAPH Asia, CoRL, and IROS, dissertation
awards from ACM, AAAI, and MIT,
the 2020 Samsung AI Researcher of the Year, and faculty research awards from J.P. Morgan, Samsung,
Amazon, and Meta.
</div>
</div>
</div>
|
| chungmin99.github.io |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/cmk.jpg">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Chung Min Kim</p>
<p class="subtitle is-6">University of California, Berkeley</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Chung Min Kim is a PhD student at UC Berkeley,
where she is advised by Ken Goldberg and Angjoo Kanazawa.
She received her dual B.S. degree in EECS (Electrical Engineering and Computer Science) and
Mechanical Engineering from UC Berkeley in 2021.
She is currently funded by the NSF GRFP.
Her research interests include 3D scene understanding for computer vision and robotics.
In particular, she is interested in modeling multi-scale semantics with 3D, using large
vision-language models.
Her goal is to apply these models to robots in the real world, which is challenging due to lack of
structure and large variability in the real world.
</div>
</div>
</div>
|
| kerrj.github.io |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/justin.jpg">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Justin Kerr</p>
<p class="subtitle is-6">University of California, Berkeley</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Justin Kerr is a PhD student at UC Berkeley co-advised by Ken Goldberg and Angjoo Kanazawa working
primarily on NeRF for robot manipulation, 3D scene understanding, and visuo-tactile representation
learning.
Recently Justin is interested in leveraging NeRF for language grounding, and how it could change
how we interact with 3D.
His work is supported by the NSF GRFP. Previously he finished my bachelor's at CMU where he worked
with Howie Choset on multi-agent path planning, and spent time at Berkshire Grey and NASA's JPL.
</div>
</div>
</div>
|
| investors.matterport.com |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/dave.jpg">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Dave Gausebeck</p>
<p class="subtitle is-6">Matterport</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Dave Gausebeck is the co-founder and Chief Scientist Officer of Matterport, leading the technological research and operations at Matterport.
As one of Matterport's founders, Dave developed much of the computer vision technology that makes Matterport tick. He continues to develop and improve those algorithms alongside a great team of vision researchers and software engineers.
Dave was at PayPal when the whole company fit into a single conference room, building core back-end and security systems as well as developing the first commercial implementation of a CAPTCHA.
Dave earned a BS in Computer Science from the University of Illinois at Urbana-Champaign.
</div>
</div>
</div>
|
| concept-fusion.github.io |
ConceptFusion: Open-set Multimodal 3D Mapping
|
| pengsongyou.github.io |
OpenScene: 3D Scene Understanding with Open
Vocabularies
|
| lerf.io |
LERF: Language Embedded Radiance Fields
|
| pfnet-research.github.io |
Decomposing NeRF for Editing
via Feature Field Distillation
|
| semantic-abstraction.cs.columbia.edu |
Semantic Abstraction: Open-World 3D Scene
Understanding from 2D Vision-Language Models
|
| rozdavid.github.io |
Language-Grounded Indoor 3D Semantic Segmentation in
the Wild
|
| 3dlg-hcvc.github.io |
MultiScan: Scalable RGBD Scanning for 3D
Environments with Articulated Objects
|
| github.com |
ODISE: Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with
Text-to-Image Diffusion Models
|
| github.com |
Weakly Supervised 3D Open-Vocabulary Segmentation
|
| arxiv.org |
Multi-CLIP: Contrastive Vision-Language Pre-training for
Question Answering tasks in 3D Scenes
|
| openmask3d.github.io |
OpenMask3D: Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation
|
| arxiv.org |
CLIP-FO3D: Learning Free Open-world 3D Scene
Representations from 2D Dense CLIP
|
| tsagkas.github.io |
VL-Fields: Towards Language-Grounded Neural Implicit
Spatial Representations
|
| openaccess.thecvf.com |
PLA:
Language-Driven Open-Vocabulary 3D Scene Understanding
|
| arxiv.org |
RegionPLC: Regional Point-Language Contrastive Learning
for Open-World 3D Scene Understanding
|
| arxiv.org |
OpenIns3D: Snap and Lookup for 3D open-vocabulary
Instance Segmentation
|
| concept-graphs.github.io |
ConceptGraphs:
Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Perception and Planning
|
| openaccess.thecvf.com |
Open-Vocabulary
Point-Cloud Object Detection without 3D Annotation
|
| github.com |
CoDA: Collaborative Novel
Box Discovery and Cross-modal Alignment for Open-vocabulary 3D Object Detection
|
| opennerf.github.io |
OpenNeRF: OpenSet 3D Neural Scene Segmentation with Pixel-wise
Features and Rendered Novel Views
|
| scenefun3d.github.io |
SceneFun3D: Fine-Grained Functionality and Affordance
Understanding in 3D Scenes
|
| cvpr.thecvf.com |
CVPR 2024 author
guidelines.
|
| cmt3.research.microsoft.com |
CMT
|
| arxiv.org |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| fouheylab.eecs.umich.edu |
<span class="icon">
<i class="fas fa-chalkboard-teacher"></i>
</span>
Poster
|
| drive.google.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| drive.google.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-chalkboard-teacher"></i>
</span>
Poster
|
| drive.google.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| drive.google.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-chalkboard-teacher"></i>
</span>
Poster
|
| kochsebastian.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| kochsebastian.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-chalkboard-teacher"></i>
</span>
Poster
|
| arxiv.org |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| quest-maps.github.io |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| quest-maps.github.io |
<span class="icon">
<i class="fas fa-chalkboard-teacher"></i>
</span>
Poster
|
| yunzeman.github.io |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| cvpr.thecvf.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-chalkboard-teacher"></i>
</span>
Poster
|
| onedrive.live.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-file-pdf"></i>
</span>
Paper
|
| onedrive.live.com |
<span class="icon">
<i class="fas fa-chalkboard-teacher"></i>
</span>
Poster
|
| francisengelmann.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/francis.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Francis Engelmann</p>
<p class="subtitle is-7">ETH Zurich</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| aycatakmaz.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/ayca.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Ayca Takmaz</p>
<p class="subtitle is-7">ETH Zurich</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| jonasschult.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="https://jonasschult.github.io/images/profile.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Jonas Schult</p>
<p class="subtitle is-7">RWTH Aachen</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| github.com |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/elisabetta.png" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Elisabetta Fedele</p>
<p class="subtitle is-7">ETH Zurich</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| alexdelitzas.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/alex.jpeg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Alex Delitzas</p>
<p class="subtitle is-7">ETH Zurich</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| github.com |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/johanna.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Johanna Wald</p>
<p class="subtitle is-7">Google</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| pengsongyou.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/songyou.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Songyou Peng</p>
<p class="subtitle is-7">ETH Zurich</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| xiwang1212.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/xi.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Xi Wang</p>
<p class="subtitle is-7">ETH Zurich</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| orlitany.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/or.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Or Litany</p>
<p class="subtitle is-7">NVIDIA, Technion</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| paschalidoud.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/despoina.jpeg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Despi Paschalidou</p>
<p class="subtitle is-7">Stanford University</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| federicotombari.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/federico.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Federico Tombari</p>
<p class="subtitle is-7">TUM, Google</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| people.inf.ethz.ch |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/marc.jpg" alt="Placeholder image">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-7 is-spaced">Marc Pollefeys</p>
<p class="subtitle is-7">ETHZ, Microsoft</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
| creativecommons.org |
Creative
Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
|
| github.com |
this website
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://opensun3d.github.io/index_cvpr24.html готова к продвижению на 44%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: