机器学习笔记 占用网络简述（Occupancy Networks）

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1、简述

        在之前的文章中，我们深入研究了各种 3D 数据表示。我们看到了传​​统方法的缺点以及对精确捕捉 3D 对象复杂性的先进方法的需求。现在，让我们深入探讨我们表示 3D 形状的方式，占用网络。

https://skydance.blog.csdn.net/article/details/134672671https://skydance.blog.csdn.net/article/details/134672671

        随着深度神经网络的出现，基于学习的三维重建方法越来越流行。然而，与图像不同的是，在3D中，没有计算和存储效率都很高但允许表示任意拓扑的高分辨率几何的规范表示。因此，许多最先进的基于学习的3D重建方法只能表示非常粗略的3D几何结构，或者局限于有限的领域。

        占用网络被“占用网络：学习函数空间中的 3D 重建”的论文中提出，这是3D形状表示方面的一项进步。他们的创新研究为使用隐式函数捕捉复杂的

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