Zobrazeno 1 - 10
of 3 269
pro vyhledávání: '"deformable shape"'
We introduce a novel learning-based method for encoding and manipulating 3D surface meshes. Our method is specifically designed to create an interpretable embedding space for deformable shape collections. Unlike previous 3D mesh autoencoders that req
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.18141
Autor:
Lin, Yu-Ying1 (AUTHOR), Lin, Cheng-Chung2 (AUTHOR), Wu, Ching-Ho1 (AUTHOR) chinghowu@ntu.edu.tw
Publikováno v:
Scientific Reports. 2/26/2024, Vol. 14 Issue 1, p1-9. 9p.
Publikováno v:
2023 The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Transfer learning is fundamental for addressing problems in settings with little training data. While several transfer learning approaches have been proposed in 3D, unfortunately, these solutions typically operate on an entire 3D object or even scene
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.15104
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-9 (2024)
Abstract Knowledge regarding the ligament footprints in the canine stifle is essential for biomechanical modeling of the joint and patient-specific surgical planning for anatomical ligament reconstruction. The present study aimed to establish and eva
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b971bf6691ab4c3b922a0def80f57a98
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Haiying Chen, Syed Atif Moqurrab
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 76995-77008 (2024)
Most reconstruction algorithms for non-rigid three-dimensional (3D) images assume that non-rigidity can be represented as a linear combination of a fixed number of rigid bases. However, this assumption struggles to establish reliable shape functions
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/649dc619fed740a39a4742b750bbed71
Publikováno v:
International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2021 (MICCAI)
Shape reconstruction of deformable organs from two-dimensional X-ray images is a key technology for image-guided intervention. In this paper, we propose an image-to-graph convolutional network (IGCN) for deformable shape reconstruction from a single-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.12533
This paper introduces an unsupervised loss for training parametric deformation shape generators. The key idea is to enforce the preservation of local rigidity among the generated shapes. Our approach builds on an approximation of the as-rigid-as poss
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.09432
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.