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RSS订阅原创 3D-SIS: 3D Semantic Instance Segmentation of RGB-D Scans学习总结
概述：这篇文章的介绍了一个3D-SIS的新颖卷积神经网络用来对商品的RGB-D扫描图像进行语义实例分割。训练集设计：他们将所有来自3D扫描的输入使用truncated sign distance field(TSDF在三维重建中是比较常见的方法，另附链接)表达式加密，除此之外还有空间相关的RGB图像作为输入。他们同时还设计了两个不同的数据集分别为合成数据（SUNCG）和真实数据（ScanNetV2）。网络结构：为了将2D的RBG图像输入能够转换为3D带有颜色的特征图，他们预先训练了一个语义分割网络
2020-10-16 20:56:44
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原创 Scan2CAD: Learning CAD Model Alignment in RGB-D Scans学习总结
Scan2CAD: Learning CAD Model Alignment in RGB-D Scans的学习总结概述：团队研究人员研究的内容是通过训练后的新颖3D卷积神经网络去接受一个半虚拟半真实组合成的对象作为输入，并且生成相对应的热图，最后通过一个9DoF位姿优化算法去将这个热图最终重建成一个对应的CAD模型并且根据输入场景进行对齐。数据集设计：他们设计了自己的数据集Scan2CAD作为训练神经网络的数据。Scan2CAD数据集的设计都是基于ShapeNet中的CAD模型以及ScanNet中的
2020-09-25 19:21:52
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空空如也
python中处理mesh模型的库以及工具
2021-03-10
怎么用matplotlib用triangle mesh绘制长方体？
2021-03-05
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