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GPr-Net:几何原型网络用于点云少样本学习
提出了一种轻量级的计算几何原型网络 GPr-Net,结合基于向量的手工内在几何量子化器和拉普拉斯向量等相关方法,旨在解决点云匮乏和无序性等问题,并使用超几何空间来处理分布漂移问题,结果表明在计算机效率和精确度上优于所有已有的点云小样本学习方
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