shape correspondence | BriefGPT

关键词shape correspondence

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SE-ORNet：自我集成方向感知网络，用于无监督点云形状对应
提出一种自我集成的有方向性网络 (称为 SE-ORNet)，用于解决无监督点云形状对应的难题，能够对齐点云对的方向，有效减轻对称部分的误差预测，同时还采用了自我集成框架，通过数据增强和预测一致性的约束，克服了点云噪声的干扰，实验结果表明，该
PDFa year ago
对称容积图：无序不变的体网格对应与自由边界
提出了一种使用四面体网格表示体积的映射方法，使用对称性的 ARAP 能量来实现形状的匹配，并最小化畸变能量以提高匹配精度。
PDF2 years ago
ICCV无监督稠密变形嵌入网络用于基于模板的形状对应
该文章提出了一种新的神经网络 (UD^2E-Net) 用于从非刚性形状的密集局部特征中学习预测形状之间的形变，通过外部 - 内部自编码器将物体的几何特征从源到目标进行转换，并引入了一个参数化变形图和一个追踪传播算法来提高变形质量和效率。
PDF3 years ago
NeuroMorph: 一次无监督形状插值和对应
我们提出了一种新的神经网络架构 NeuroMorph，采用图卷积和全局特征池化的优美结构，实现了在单次前馈传递中对输入的两个 3D 形状进行平滑插值和点对点对应，其具有无监督学习能力，适用于不同对象类别的非等距对，并在多个基准测试中匹配或超
PDF3 years ago
等距多形状匹配
本文提出了新型的等距多形状匹配问题的优化公式，并介绍了适合解决这种公式的优化算法，提供了收敛性和复杂性分析，对不同数据集进行了实验，取得了最新的等距多形状匹配的最好表现。
PDF4 years ago
非刚性拼图
提出了一种非刚性多部位形状匹配算法，可同时解决参考模型的分割以及与多部位之间的稠密对应关系，实验证明其在处理非常具有挑战性的匹配场景方面有效。
PDF4 years ago
CVPR通过稀疏强制的二次分配实现高效且稳健的形状对应
该研究提出了一种新颖的局部二元描述符，并通过稀疏控制开发了一种简单而有效的迭代方法，以在两个近似等度的表面之间进行形状对应。
PDF4 years ago
ECCV非结构化三维网格内在对应关系学习的简单方法
本研究探索如何用更简单、直接的编码方法来表示 3D 几何形状，以提高几何处理效率并避免数据保真度损失。实验结果表明，该方法能在非刚性形状一致性估算方面取得竞争优势。
PDF6 years ago
CVPRSplineCNN：使用连续 B 样条核进行快速几何深度学习
本文提出了用于不规则结构和几何输入的变体卷积神经网络 —— 基于样条的卷积神经网络，其创新之处在于基于 B 样条的卷积算子，使得计算时间不受卷积核大小的影响。作者在图像图形分类、形状对应和图节点分类等任务中验证了该方法的有效性。
PDF7 years ago
黎曼流形上的测地线卷积神经网络
本文提出了一种称为 “测地线卷积神经网络”（GCNN）的新型神经网络，可用于处理形状相关的任务，例如形状描述，检索以及匹配。GCNN 使用局部极坐标系中的局部测地线系统提取 “补丁”，通过一系列过滤器和线性非线性算子，来学习不变的形状特征，
PDF9 years ago