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清华大学提出三维重修的新办法：O²-Recon，用2D分散模型补全残缺的3D物体
在计算机视觉中，物体级别的三维概况重修技术面临诸多挑战。与场景级别的重修技术不同，物体级别的三维重修需要为场景中的每个物体给出独立的三维表示，以支持细粒度的场景建模和理解。这对 AR/VR/MR 以及机器人相关的应用具有重要意义。许多现有办法行使三维生成模型的隐空间来完成物体级别的三维重修，这些办法用隐空间的编码向量来表示物体外形，并将重修任务建模成对物体位姿和外形编码的联合估计。得益于生成模型隐…- 6
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