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上传时间: 2021-02-22
详细说明：PRS-Net：用于3D模型的平面反射对称检测网
目标
提出深度学习网络以检测3D形状的平面反射对称性。
抽象的
在几何处理中，对称性是3D模型的高级结构信息的一种通用类型，它有益于许多几何处理任务，包括形状分割，对齐，匹配和完成。 因此，分析3D形状的各种对称形式是一个重要的问题。 平面反射对称是最基本的一种。 基于空间采样的传统方法可能很耗时，并且可能无法识别所有对称平面。 在本文中，我们提出了一种新颖的学习框架，可以自动发现3D形状的全局平面反射对称性。 我们的框架训练了无监督的3D卷积神经网络，以提取全局模型特征，然后输出可能的全局对称参数，其中使用体素表示输入形状。 我们引入专用的对
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