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学习局部形状函数的无符号距离场用于三维表面重建
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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
SuperUDF是一种自我监督的UDF学习方法，用于高效训练和对稀疏采样的鲁棒性。它使用了一种新颖的正则化方法和基于学习的网格提取方法。SuperUDF在多个数据集上的质量和效率方面优于现有技术。
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关键要点
- SuperUDF是一种自我监督的UDF学习方法，旨在高效训练和提高对稀疏采样的鲁棒性。
- 该方法利用学习的几何先验和新颖的正则化方法。
- SuperUDF的核心思想受到局部最优投影（LOP）经典表面逼近算子的启发。
- 如果UDF正确估计，3D点应沿UDF梯度局部投影到基础表面。
- 设计了一系列关于UDF几何和预先学习的几何先验的归纳偏差，以高效学习UDF估计。
- 提出了一种新颖的正则化损失，使SuperUDF对稀疏采样具有鲁棒性。
- 贡献了一种基于学习的网格提取方法，从估计的UDF中获取网格。
- 广泛评估表明，SuperUDF在多个公共数据集上的质量和效率均优于现有技术。
- 代码将在接受后发布。
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