近年、ニューラル符号付き距離関数（SDF）は、3Dモデルの最も効果的な表現方法の1つになりました。ニューラルネットワークは、3D空間で連続SDFを学習することにより、特定のクエリ空間ポイントから最も近

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/20 12:51

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4714252153913500514/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07486v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07486v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.07486v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">キースフィアに基づく高忠実度の3Dモデル圧縮</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/compression">compression</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/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">近年、ニューラル符号付き距離関数（SDF）は、3Dモデルの最も効果的な表現方法の1つになりました。ニューラルネットワークは、3D空間で連続SDFを学習することにより、特定のクエリ空間ポイントから最も近</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220120#bookmark-4714252153913500514"><span class="datetime-body">2022/01/20 12:51</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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