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DAE-Net：变形自编码器用于细粒度形状共分割
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究提出了一种无监督的三维形状协同分割方法，通过学习可变形部件模板来构建形状，并引入逐部位变形网络进行建模。实验结果表明，该方法在性能上优于之前的方法。
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关键要点
- 提出了一种无监督的三维形状协同分割方法。
- 通过学习可变形部件模板构建形状。
- 网络通过选择部分模板并进行仿射变换以适应结构变化。
- 引入逐部位变形网络以建模多样部件的几何变化。
- 施加约束以确保对部件的准确性。
- 提出了一种训练方案以克服局部最小值。
- 网络架构为分支式自编码器，使用CNN编码器处理体素形状。
- 网络称为DAE-Net，实现无监督的三维形状协同分割。
- 在ShapeNet Part、DFAUST和Objaverse的动物子集上进行实验，性能优于之前的方法。
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