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行动起来，活在当下

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最新文章

2025-07-15
置顶 Basic knowledge of 3D point clouds Introduction There are always some basic concepts that need to be understood when it comes to 3D point clouds. This article gathers a collection of pa
- 2025-07-15
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- 点云
2025-08-06
PaperRead：AdTree：Accurate, Detailed, and Automatic Modelling of Laser-Scanned Trees 本篇文章是我第一次读树结构相关的内容，难度较大数学概念有点多，我尽量讲清楚关于树拓扑结构的重建，现有方法可分为两大类：基于分割的方法和基于骨架的方法。基于分割的方法高度依赖于输入数据的质量，因此对于存在质量问题的数据，如异常值或因闭塞而缺失的数据，可能不够稳健另一些基于骨架的方法则主要基于规则
- 2025-08-06
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- 点云
2025-08-04
PaperRead：3D-GAN：Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes 因为3D生成/重建领域有很多文章都是基于GAN这个结构来重塑网络的，这篇文章我只是看了Method他的思路与code（这里没有官方code库，使用别人复现的code，在评论区） Method 3D Generative Adversarial Network 3D-GAN基于Goodfellow等人
- 2025-08-04
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- 点云
2025-08-03
PaperRead：AtlasNet：A Papier-Mˆach´e Approach to Learning 3D Surface Generation 本文介绍了一种为三维形状生成参数化曲面元素的方法，写的还不错，下面是我的一些理解，个人感觉和代码结合PaperRead，感受更深刻一些，所有的code来源于官方库，我也会放在评论区 Background 学习二维流形的表示这里有几个专有名词我来解释一下多边形网格：比如一个3D模型（比如一个球或人
- 2025-08-03
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- 点云
2025-08-02
PaperRead：PointNet++：Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 这篇文章是PointNet的续篇，网上也有很多说明博客，这里记录我觉得比较重要的Method部分 PS：这篇文章的一些代码注释感谢沈同学的一些帮助 Method 对于PointNet的介绍 PaperRead：PointNet：Deep Learning on Point Sets for 3D C
- 2025-08-02
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2025-08-02
PaperRead：PointNet：Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 这篇文章网上给的解读很多，我大概就从贡献和方法来简单介绍一下这个开山鼻祖方法，里面的数学推导我也不做过多的解释 Contributions 我们工作的关键贡献如下：我们设计了一种新颖的深度网络架构，适用于处理3D中的无序点集；我们展示了如何训练这样的网络以执行3D形状分类、形状部件分割和场景语义
- 2025-08-02
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