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GBOT: 基于图形的增强现实辅助装配导向的三维物体跟踪
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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
本文提出了一种基于递归图学习的自主组装物体的新方法，通过考虑零件之间的相互关系和部件姿态的逐步更新，实现了对具有结构变异的物体的组装。该网络在 PartNet 数据集上相对于现有技术实现了10%的部件精度和15%的连通性精度的提升，同时具备从点云组件中恢复形状结构的潜在应用。实验证明了该方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于递归图学习的自主组装物体的新方法。
- 该方法考虑了零件之间的相互关系和部件姿态的逐步更新。
- 实现了对具有结构变异的物体的组装。
- 在 PartNet 数据集上，相对于现有技术实现了 10% 的部件精度提升。
- 在 PartNet 数据集上，实现了 15% 的连通性精度提升。
- 具备从点云组件中恢复形状结构的潜在应用。
- 实验证明了该方法的有效性。
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