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PoNQ: 基于神经量化嵌网的网格表示
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为PoNQ的新型可学习网格表示方法，通过局部样本点、法线和误差度量获取全局网格，保持拓扑和几何特性，能处理开放表面。通过学习的网格预测，展示了PoNQ的有效性，超过了最近的研究技术。
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关键要点
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介绍了一种新型的可学习网格表示方法PoNQ。
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PoNQ通过局部三维样本点、法线和二次误差度量获取全局网格。
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确保了拓扑和几何特性，使得PoNQ网格不自相交且始终是一个边界体积。
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该方法不依赖于正规网格，仅由目标表面进行监督。
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能够处理具有边界和/或锐利特征的开放表面。
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通过基于学习的网格预测展示了PoNQ的有效性，超过了最近研究中的先进技术。
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