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CompGS是一种高效的三维场景表示方法,通过使用紧凑的高斯原始形式,实现了数据大小的显著降低。它还开发了一种受速率约束的优化方案,实现了比特率消耗和表示效能之间的最佳权衡。实验证明,CompGS在三维场景表示中优于现有方法,同时不损害模型准确性和渲染质量。

CompGS: 通过压缩高斯光斑实现高效的 3D 场景表示

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-15T00:00:00Z

本文介绍了一种名为Model2Scene的新方法,通过学习CAD模型和语言中的三维场景表示,解决了CAD模型与真实场景对象之间的领域差异。该方法通过混合数据增强的CAD模型模拟拥挤的场景,并使用深凸包正则化操作减小领域差距。实验证实该方法在无标签三维物体显著目标检测、标签高效三维场景感知和零样本三维语义分割等任务中具有益处。

ContrastCAD:基于对比学习的计算机辅助设计模型表示学习

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-02T00:00:00Z
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