ノイズが多く、不均一で、方向性のない点群からの表面再構成は、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスにおいて魅力的でありながら難しい問題です。本論文では、再構成のための耐ノイズ符号付き距離関数

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/10 11:36

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708126821870024866/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.04398v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.04398v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.04398v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ニューラルIMLS：方向付けされていない点群からの表面再構成のための暗黙の移動最小二乗の学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22point%20cloud%22">point cloud</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/mesh">mesh</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ノイズが多く、不均一で、方向性のない点群からの表面再構成は、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスにおいて魅力的でありながら難しい問題です。本論文では、再構成のための耐ノイズ符号付き距離関数</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210910#bookmark-4708126821870024866"><span class="datetime-body">2021/09/10 11:36</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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