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통찰 - 3D 포인트 클라우드 처리
부분적으로 관찰된 3D 포인트 클라우드의 제로샷 완성
2D 사전 정보를 활용하여 부분적으로 관찰된 3D 포인트 클라우드를 완성하는 제로샷 프레임워크를 제안한다.
삼중 학습을 통한 3D 포인트 클라우드 법선 추정
삼중 학습 네트워크를 통해 국부 패치의 유사한 특징을 학습하고, 이를 바탕으로 법선 벡터를 효과적으로 추정할 수 있다.
LFS 기반 무방향 3D 포인트 클라우드에서의 표면 재구성
무방향 3D 포인트 클라우드에서 LFS(국부 특징 크기)를 고려하여 등방성 삼각형 메시를 직접 생성하는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
64포인트 입력으로 정확한 3D 형상 복원 가능: 새로운 Few-point Shape Completion 모델 제안
적은 수의 포인트(64개)로도 3D 물체 형상을 정확하게 복원할 수 있는 새로운 모델 FSC(Few-point Shape Completion)를 제안한다. FSC는 입력 포인트의 전체적인 정보와 중요 포인트의 정보를 효과적으로 활용하여 정확한 3D 형상을 생성한다.
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