ニューラル陰関数は、画像や3D表面など、さまざまな種類のデータを表現するのに非常に効果的です。ただし、ニューラルネットワークによって学習された陰関数には、通常、データに多くの詳細スケールまたは広範囲の

arxiv_reader のブックマーク 2022/02/28 12:42

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716060897037548546/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.13013v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.13013v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.13013v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ニューラル陰関数でのフィルタリング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/3D">3D</a>]</li><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/reconstruction">reconstruction</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ニューラル陰関数は、画像や3D表面など、さまざまな種類のデータを表現するのに非常に効果的です。ただし、ニューラルネットワークによって学習された陰関数には、通常、データに多くの詳細スケールまたは広範囲の</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220228#bookmark-4716060897037548546"><span class="datetime-body">2022/02/28 12:42</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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