论文：SDM-NET: Deep Generative Network for Structured Deformable Mesh 该方法涉及一种新的三维模型编码方式，同时深度生成网络的设计也与这种编码方式耦合在一起，完成对三维模型的生成，生成的三维模型可以直接进行编辑。图一展示了在 SDM-NET 隐含层上插值生成的高质量结果，能够实现模型拓扑之间的连续变换，如飞机...
我们将高置信度稀疏点对的近邻点简单地组合成一个密集对应关系的集合。然后采用Order-Aware Network (OA-Net)来进行密集对应关系的过滤。OA-Net是一种有效的基于学习的异常值排除方法,基于PointCN构建,并引入DiffPool和DiffUnpool层构建分层结构,以捕捉局部上下文信息。 我们将点云的3D坐标及其特征和对应的稀疏置信度...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1908.04520.pdf项目主页:http://geometrylearning.com/sdm-net/论文:SDM-NET: Deep Generative Network for Structured Deformable Mesh该方法涉及一种新的三维模型编码方式,同时深度生成网络的设计也与这种编码方式耦合在一起,完成对三维模型的生成,生成的三维模型可以直接进行编辑。图...
论文:SDM-NET: Deep Generative Network for Structured Deformable Mesh 该方法涉及一种新的三维模型编码方式,同时深度生成网络的设计也与这种编码方式耦合在一起,完成对三维模型的生成,生成的三维模型可以直接进行编辑。图一展示了在 SDM-NET 隐含层上插值生成的高质量结果,能够实现模型拓扑之间的连续变换,如飞机引擎...
然后采用Order-Aware Network (OA-Net) [11]来进行密集对应关系的过滤。OA-Net是一种有效的基于学习的异常值排除方法,基于PointCN构建,并引入DiffPool [54]和DiffUnpool层构建分层结构,以捕捉局部上下文信息。我们将点云的3D坐标及其特征和对应的稀疏置信度拼接,将其作为OA-Net的输入,输出是密集对应关系的置信度。
同时user prediction network被部署在高性能实时机器学习系统中。 2.3 模型结构 图2: SDM详细网络结构 从上图中可知:短期会话(即用户最后一个会话)的 item向量 e_{i_{t}}^u 经过LSTM和Multi-head Attention后,和用户基础信息向量 e_u 一起进入AttnNet得到短期兴趣向量 s_t^u 。长期会话则是将分别对item...
华为SDM解决方案定位于全网融合真云化数据中心,提供用户鉴权、移动性管理、接入认证、业务授权等用户数据管理功能。通过构建统一融合的数据管理中心,实现高效、灵活的用户数据管理。 支持HLR/IMS-HSS/SAE-HSS/AAA/ENS/EIR等网元融合,实现 2G/3G/4G/5G/VoLTE/VoWiFi用户数据统一管理,保障用户在多网络多接入下的数据一...
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Figure: Our deep generative neural network, SDM-NET, produces structured meshes composed of deformable parts. Part structures and geometries are jointly encoded into a latent space by an autoencoder, enabling quality 3D shape generation. We show shape interpolation results exhibiting flexible structure ...
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