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神经递进网格
通过使用分级细节技术和渐进式网格表示方法，在大量三维几何数据的传输过程中提高质量并降低带宽成本。
PDFa year ago
利用几何度量实现网格不变的三维生成深度学习
该论文提出了一种可以处理不同参数化的、基于核的计量的网络架构，可以用于人脸的生成学习任务。
PDFa year ago
多参数持久同调分解的快速稳定表示框架
本文介绍了一种新的通用表示框架，使用代数拓扑的不变量对几何数据集进行多尺度形状描述，以表示多参数持久性同调，包括理论稳定性保证及实用的高效算法，能够快速分析几何和点云数据。
PDFa year ago
几何代数变换器
本文介绍了一种用于处理几何数据的通用框架 ——Geometric Algebra Transformer (GATr)，它能够高效地表示常见几何物体及其运算符，并能够保持几何物体的对称性，经实验表明其在 n-body modeling 和机
PDFa year ago
ICCVBuildingNet: 学习标记 3D 建筑物
BuildingNet 是一个包含多个建筑类别的大规模 3D 建模数据集，使用图神经网络对建筑模型进行网格标注，并展示了图神经网络在 3D 网格标注方面的显著性能优势。
PDF3 years ago
CVPR可变形形状的通用频谱对抗攻击
本文提出了一种在几何数据中实现通用攻击的计算程序，攻击采用短特征向量值的小扰动，在光谱域中操作，通用于不同形状，网格和点云的不同表示，并且可以泛化到以前从未见过的数据。
PDF3 years ago
MM基于图信号处理的几何数据及其应用：理论与应用
该论文综述了基于图形信号处理的几何数据的广泛应用，以及该领域内新兴的图神经网络，并讨论了其在处理几何数据中的作用与挑战。
PDF4 years ago
ICCV广义覆盖下的曲面网络
本研究通过开发一种新的表面到图像表示方法，成功地在几何数据分析中应用了卷积神经网络，以达到在形状检索、形状分类和语义形状分割等任务上取得了最先进的结果或相当的结果的目标。
PDF6 years ago
核心集和草图
本文主要介绍了几种几何数据压缩的技术，即将大数据集压缩为概要信息，以在更短的时间内运行算法并近似完整数据集的结果。其中包括 shape-fitting、density estimation、高维向量、高维点集 / 矩阵和聚类等五种核心集合和
PDF8 years ago