3d cad models | BriefGPT - AI 论文速递

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ICCVPlankAssembly：基于三个正交视图和学习形状程序的鲁棒三维重构
该论文介绍了一种新的方法，可以自动将来自三个正交视图的 2D 线条图转换为 3D CAD 模型。该方法利用基于 Transformer 的序列生成模型中的注意机制，学习输入到输出之间的灵活映射，通过设计适用于生成感兴趣对象的形状程序来提高重
PDFa year ago
通用部件组装规划
提出了使用基于 transformer 的模型 GPAT 对异形零件进行组装的任务进行规划的方法，并证明了其在新颖的、多样化的目标和部件形状方面的泛化能力，项目网站：this https URL
PDFa year ago
SketchCleanNet—— 一种基于深度学习的查询草图增强和校正方法，用于 3D CAD 模型检索系统
本文主要介绍了一种基于深度学习的方法来清理和增强三维 CAD 模型的手绘查询草图，从而改善搜索引擎的结果。结果表明，使用这种方法可以获得更好的搜索结果。
PDF2 years ago
具有旋转对称性物体的姿态估计
本文介绍了如何使用旋转对称性来进行姿态估计，提出了一种能够通过训练来识别具有旋转对称性的物体的模型，使用未标记的 CAD 模型数据来提高算法性能，并在新的姿态数据集上测试了算法性能。
PDF6 years ago
ECCV细粒度物体类别的三维姿态估计
本文介绍了一种针对细分类别的物体姿态估计的新数据集以及一种基于 Faster/Mask R-CNN 模型的姿态估计框架，同时使用了 3D CAD 模型和 location field 来提高性能。
PDF6 years ago
保持虚幻：通过仅使用几何先验填补 2.5D 识别的逼真差距
本研究提出了一种基于 CAD 模型、使用生成式对抗网络的增强方法进行无监督训练，从而更好地识别深度图像并恢复可靠的深度信息。该方法不但简化了识别算法的训练，通过各种实验，还证明了其性能优于传统方法。
PDF6 years ago
使用生成相关对齐网络进行合成到真实场景的迁移
本研究提出了一种名为深度生成对齐网络（DGCAN）的深度生成模型，采用新颖的模型域对齐算法通过形状保持损失和低层次统计匹配损失来最小化合成图像和真实图像之间的深度特征空间差异，实验表明，将这些新生成的数据用于训练现成的分类器可以显著提高性能
PDF7 years ago
ShapeNet：一个信息丰富的 3D 模型库
ShapeNet 是一个由语义类别组织的大规模 3D CAD 模型库，提供了一些语义标注，如一致的刚性对齐，部件和对称平面，物理大小，关键词及其他计划的标注，通过公共的 Web 界面提供数据可视化，促进数据驱动的几何分析，并为计算机图形和视
PDF9 years ago