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BlockFusion：基于潜在的三平面外推的可扩展三维场景生成
BlockFusion 是一种扩展三维场景的扩散模型，通过三维场景网格的剪裁和特征提取，在潜在三平面空间中进行扩散操作，从而生成高质量、多样化的三维场景。
PDF5 months ago
TransPose：基于几何感知的 Transformer 的 6D 物体姿态估计
TransPose 是一个利用 Transformer 编码器和几何感知模块的 6D 姿态框架，用于提取和利用深度信息中的几何特征，以实现更准确的预测。通过统一采样点云，并借助设计的局部特征提取器和图卷积网络提取局部几何特征；采用 Tran
PDF8 months ago
空间 - 时间图形循环神经网络用于点云预测
提出一种端到端学习网络，用于预测点云序列中的未来帧，其中网络以点云的拓扑信息作为几何特征学习初始层，形成代表性的时空邻域，在多个 Graph-RNN 单元中学习点的动态（即 RNN 状态），并与时空邻近点一起处理。测试结果表明，我们的方法在
PDF3 years ago
深度时空外观 - 几何网络用于面部表情识别
本文介绍了一种使用深度学习技术自动提取面部表情识别所需信息特征的方法，通过两个不同的深度学习模型使得我们在 CK + 和 Oulu-CASIA 数据库上，获得了优于其他现有方法的性能表现。
PDF9 years ago