GARF:学习针对真实世界断裂的通用3D重组

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内容提要

本研究提出了一种新颖的3D重组框架GARF,旨在解决现有方法在真实世界断裂中的通用性不足问题。通过预训练和流匹配技术,GARF在复杂断裂模式识别方面表现优异,实验结果显示其性能显著优于现有方法,具有强大的应用潜力。

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