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ShapeFormer是一种基于transformer的网络,用于生成物体完成的分布。它使用向量量化深度隐式函数作为紧凑的3D表示方法,能够处理不完整的输入情况下的物体形状补全问题。实验表明,ShapeFormer在处理不完整的输入情况下的性能优于先前的方法,同时能有效处理各种不同形状类型、不完整的输入模式和真实世界的扫描数据。

具有质量感知形状补全的鲁棒三维跟踪

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-17T00:00:00Z
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