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上传时间: 2021-03-19
详细说明：我们介绍了用于3D形状的语义分割和标记的投影分析。该分析将输入的3D形状视为2D投影的集合，通过从现有的已标记图像中转移知识来标记每个投影，然后反向投影并将标记融合在3D形状上。图像空间分析包括基于新颖的双类Hausdorff距离匹配3D对象的投影二进制图像。通过考虑2D图形中的内部Kong，该距离是拓扑感知的，并且该距离应用于分段线性扭曲的对象投影以补偿零件缩放和视图差异。投影分析通过在较低维度的空间中进行工作来简化处理任务，规避了具有完整且建模良好的3D形状的要求，并通过利用大量可用的图像数据来应对3D形状分析的数据挑战。大而密集的标记集可确保从紧密匹配的标记图像中推断出给定投影图像的标记。我们演示了不完美（例如，不完整或自相交）3D模型的语义标记，如果不采用投影分析方法，将很难对其进行分析。
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