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利用有限样本在神经表示上估计形状距离

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该论文介绍了神经隐式形状表示的概念，提出了一种基于梯度的元学习算法，以提高形状空间的泛化能力，实现从部分或噪声观测数据中进行的几何重建。该方法比自动编码器的方法快一个数量级，并超过了基于编码器-解码器的池化网络集合编码器方法。

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标签

元学习算法 几何重建 神经隐式形状表示 编码器-解码器 自动编码器
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