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3d shape matching
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CVPR
光谱与空间相遇:协调 3D 形状匹配和插值
本研究提出了一个统一的框架,用于预测 3D 形状之间的点对应和形状插值,结合了深度函数映射和经典表面变形模型,在谱域和空间域中进行形状映射。实验结果表明,该方法在形状匹配和插值方面优于以往最先进的方法,甚至超过了有监督学习方法。
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4 months ago
快速离散优化用于几何一致的三维形状匹配
结合学习和组合形式主义,提出一种新的组合求解器,应用于三维形状匹配,解决了学习方法和公理化方法之间的局部不平滑性和问题规模以及非凸优化问题的计算成本的问题。
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9 months ago
强度谱形匹配的无监督学习
我们提出了一种新的基于学习的方法来进行 3D 形状匹配,可以在完全非监督的情况下进行训练,并可准确处理非等距形状、局部形状、不同离散化或拓扑噪声的形状。
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a year ago
ECCV
无监督的深度多形状匹配
本研究提出了一种深度学习多形状匹配算法,利用 shape-to-universe 多匹配表示,并结合强大的 functional map 正则化,从而在不依赖于显式模板形状的情况下确保循环一致的多匹配,并在几个具有挑战性的基准数据集上取得了
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2 years ago
CVPR
一种可扩展的组合求解器用于弹性几何一致的 3D 形状匹配
提出了可扩展的组合算法,用于全局优化 3D 形状之间具有几何一致性的映射空间,通过整数线性规划公式和原始启发式方法以及拉格朗日对偶问题相结合,实现了比以前更快、更高效的解决方法,成功地匹配了多个形状。
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2 years ago
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