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少样本无监督隐式神经形状表示学习与空间对抗
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用形状周围对抗样本的正则化方法，用于从稀疏3D点云中学习神经有符号距离函数（SDF）。实验结果表明，该方法在合成数据和真实数据中均优于现有基线和最新成果。
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关键要点
- 本文提出了一种正则化方法，利用形状周围的对抗样本。
- 该方法旨在从稀疏3D点云中学习神经有符号距离函数（SDF）。
- 在缺乏真实监督的情况下，该方法显著提升了SDF学习的效果。
- 实验结果显示，该方法在合成数据和真实数据中均优于现有基线和最新成果。
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