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神经随机筛选泊松重建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的方法，可以从大规模、稀疏且带噪声的点云中重建三维隐式表面。该方法采用神经内核场表示法，能够高效地处理不同尺度物体和场景混合训练数据的情况，并在重建基准测试中取得了最先进的结果。
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关键要点
- 提出了一种从大规模、稀疏且带噪声的点云中重建三维隐式表面的新方法。
- 采用神经内核场（NKF）表示法，利用紧凑支持的核函数扩展规模。
- 使用内存高效的稀疏线性求解器进行计算，提高抗噪性能。
- 最小化训练要求，能够处理不同尺度物体和场景混合训练数据。
- 该方法能够在几秒钟内重建数百万个点，处理非常大的场景。
- 在重建基准测试中取得了最先进的结果，包括单个物体、室内和室外场景。
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