symmetry detection | BriefGPT

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超越仿射变换的对称性发现
对称检测在各种机器学习任务中已经被证明可以提高性能。在连续对称性检测的背景下，现有的实验局限于对仿射变换的检测。根据流形假设，我们提出了一个用于发现超越仿射变换群的数据连续对称性的框架。我们还提供了一个类似的离散对称性的框架。我们通过实验将
PDFa month ago
解剖结构中的二阶运动曲面拟合
基于第二阶速度场的动力学曲面拟合方法在医学图像分析中发挥了重要作用，能够更准确地检测解剖结构的对称性，并通过相关的曲率和扭矩等内在形状参数实现形态分类。通过临床测试，该方法被证明在评估复杂解剖形状方面具有巨大潜力。
PDF5 months ago
基于对比学习和地理点云块的三维几何部分对称性检测
对于各种下游任务（如 3D 几何完成、分割、压缩和结构感知形状编码或生成），对称性检测，特别是局部和外在对称性，是至关重要的。为了检测局部外在对称性，我们提出通过对比学习来学习旋转、反射、平移和尺度不变的局部形状特征，这些特征在多个类别和不
PDF7 months ago
CVPR通过等变学习进行反射和旋转对称性检测
该研究提出了一种基于等变特征表示的群等变卷积神经网络 (EquiSym)，用于检测具有反射和旋转对称性的图像中的对称性模式，并在新的 DENDI 数据集上取得了最佳表现。
PDF2 years ago
SymmetryNet：从单视角 RGB-D 图像中学习预测 3D 形状的对称性（反射对称性和旋转对称性）
本篇研究提出了一种深度神经网络方法，可以从单视角 RGB-D 图像中检测三维物体的反射和旋转对称性，并可以预测其对称轴和对称对应关系，同时具有极强的泛化能力，能够处理不同形状、多重对称以及新物体种类的情况。
PDF4 years ago
野外骨架的 DeepFlux
本文介绍了一种使用卷积神经网络训练二维向量场以检测对象骨架像素的方法，相比其他方法具有明显优势，可以更好地应对形状复杂、尺寸多变的对象，同时也表现出优异的对称性检测能力。
PDF6 years ago
可能近似对称：全局保证快速刚性对称性检测
提出了一种用于对称性检测的快速算法，通过设计好的变换空间采样、优化的变换评估算法、体积形状表示进行总变差控制并对算法的复杂度和逼近质量进行了正式证明，实验结果证实了该方法的有效性。
PDF10 years ago