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测试时训练的3D形状补全
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内容提要
ShapeFormer是一种基于transformer的网络，能够在不完整和噪声点云下生成物体形状。通过向量量化深度隐式函数，实验表明其在形状补全方面优于传统方法，并能处理多种形状及真实扫描数据。
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关键要点
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ShapeFormer是一种基于transformer的网络，能够生成物体完成的分布。
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该网络可以处理不完整和带有噪声的点云数据。
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通过向量量化深度隐式函数，ShapeFormer实现了3D形状的紧凑表示。
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实验表明，ShapeFormer在形状补全方面优于传统方法。
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ShapeFormer能够有效处理多种形状类型和真实世界的扫描数据。
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