
본 연구는 효율적인 최적 전송 거리인 슬라이스 워서스타인 거리를 사용하여 입력 메시를 목표 메시로 변형하는 학습 기반 미분동형 변형 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 복잡한 피질 표면을 정확하게 재구성할 수 있다.


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고효율-최적-전송을-통한-미분동형-메시-변형을-이용한-피질-표면-재구성


고효율 최적 전송을 통한 미분동형 메시 변형을 이용한 피질 표면 재구성


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3DCOMPAT++는 10만 개 이상의 스타일화된 3D 모델을 포함하며, 부품 수준에서 재질 정보가 풍부하게 주석된 대규모 다중 모달 2D/3D 데이터셋입니다. 이를 통해 3D 객체의 부품-재질 조합을 인식하고 이를 바탕으로 하는 새로운 과제인 Grounded CoMPaT Recognition (GCR)을 제안합니다.


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3DCOMPAT++: 대규모 3D 비전 데이터셋을 통한 복합적 인식 향상
