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本文介绍了一种无监督的对变形三维图形进行对应学习的方法,通过理解自然变形的形态变化近似保持曲面的度量结构,并提出了一种驱动学习过程的自然准则。该方法不需要带注释数据,可以利用任何类型的可变形几何数据进行训练。在对应基准测试中,该方法展示了更强的泛化能力和应用于具有挑战性设置的能力。

通过稠密对应实现可变形物体的隐式形状表示的自监督学习

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-24T00:00:00Z

本文介绍了一种无监督的对变形三维图形进行对应学习的方法,通过理解自然变形的形态变化近似保持曲面的度量结构,并提出了一种驱动学习过程的自然准则。该方法不需要带注释数据,可以利用任何类型的可变形几何数据进行训练。实验结果表明,该方法在精度、泛化能力和效率方面优于其他方法。

基于语义感知的隐式模板学习及部件变形的一致性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-23T00:00:00Z
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