Forma familjer och (iii) användas för att generera en stor mångfald av realistiska strukturerade formgeometrier. Tekniskt sett åstadkommer vi detta genom att hämta inspiration från senaste tidens framsteg i grafneurala nätverk för att föreslå en ordningsinvariant kodning av n-ary grafer, med tanke på gemensamt både del geometri och inter-part relationer under nätverksträning. Vi utvärderar i stor utsträckning kvaliteten på de inlärda latenta utrymmena för olika formfamiljer och visar på betydande fördelar jämfört med baslinje- och konkurrerande metoder. Inlärda latenta utrymmen möjliggör flera struktur-medvetna geometri bearbetningsapplikationer, inklusive formgenerering och interpolering, formredigering, eller form struktur upptäckt direkt från o-annoterade bilder, punktmoln, eller partiella skanningar.
Nyligen använder StructureNet REF graf neurala nätverk för att gemensamt lära geometri och inter-part utbildning på en samling former.
StructureNet: hierarchical graph networks for 3D shape generation
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}