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基于 3D 神经场的深度学习
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内容提要

本文提出了一种新的3D表示方法，神经向量场（NVF），通过显式学习和隐式函数表示，利用矢量场对形状进行建模，打破了分辨率和拓扑的限制。

🎯

关键要点

  • 提出了一种新的3D表示方法，神经向量场（NVF）。
  • NVF利用显式学习过程和隐式函数表示的强大能力。
  • 通过预测位移并使用矢量场对形状进行建模，打破了分辨率和拓扑的限制。
  • 提出了基于矢量量化的形状代码本学习方法。
  • 在不同评价场景下，NVF优于最先进的方法，包括完整及非完整形状的构建。
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标签

3D表示方法 显式学习 深度学习 矢量场 神经向量场 隐式函数表示
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