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softmax分类器matlab代码-Unsupervised-Shape-Distinction-Detection:无监督形...
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softmax分类器matlab代码3D 形状上独特区域的无监督检测 由 、 、 和 。 介绍 该存储库用于我们的 ACM 图形交易 (TOG) 2020 论文“”。 在本文中,我们提出了一种新的方法来学习和检测 3D 形状上的独特区域。 与以前需要标记数据的工作不同,我们的方法是无监督的。 我们对从 3D 形状采样的点集进行分析,然后为无监督的形状聚类任务制定和训练一个深度神经网络,以学习局部和全局特征,以区分给定形状集的形状。 为了驱动网络以无监督的方式学习,我们设计了一个基于聚类的非参数 softmax 分类器,该分类器具有形状的迭代重新聚类和自适应对比损失,以提高特征嵌入质量并稳定学习过程。 到那时,我们鼓励网络学习输入形状上的点独特性。 我们广泛评估了我们方法的各个方面,并展示了其在 3D 场景中的独特性引导形状检索、采样和视图选择方面的应用。 用法 代码在 Ubuntu 16.04 上的 TF1.11.0、Python 3.6 和 CUDA10.0 下测试。 对于 tf_ops,您可能需要使用 'sh compile_ops.sh' 重新编译 (1) 您可以使用我们之前训练
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Unsupervised-Shape-Distinction-Detection-master.zip (96个子文件)
Unsupervised-Shape-Distinction-Detection-master
trained_model
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images
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supp.pdf 1.62MB
visualization
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plant_0313.txt 51KB
plant_0313_colorize.off 215KB
lamp_0128.txt 51KB
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code
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tf_ops
approxmatch
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tf_approxmatch_g.cu 9KB
__init__.py 174B
tf_approxmatch_g.cu.o 53KB
tf_approxmatch.cpp 14KB
tf_approxmatch_so.so 104KB
interpolation
tf_interpolate_so.so 46KB
interpolate.cpp 5KB
tf_interpolate_op_test.py 818B
__pycache__
tf_interpolate.cpython-36.pyc 2KB
visu_interpolation.py 1KB
__init__.py 0B
tf_interpolate_compile.sh 1KB
tf_interpolate.cpp 11KB
tf_interpolate.py 2KB
grouping
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query_ball_point_block.cu 4KB
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query_ball_point.cpp 4KB
tf_grouping_op_test.py 904B
query_ball_point_grid.cu 4KB
tf_grouping_g.cu.o 29KB
tf_grouping.cpp 10KB
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__pycache__
tf_grouping.cpython-36.pyc 6KB
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__init__.py 0B
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renderball
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render_balls_so.so 9KB
render_balls_so.cpp 2KB
__init__.py 0B
sampling
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tf_sampling_so.so 77KB
tf_sampling_g.cu.o 30KB
__pycache__
tf_sampling.cpython-36.pyc 2KB
1.pkl 12KB
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__init__.py 0B
tf_sampling.pyc 2KB
tf_sampling_compile.sh 914B
compile_ops.sh 2KB
nn_distance
tf_nndistance_g.cu.o 36KB
tf_nndistance.py 4KB
tf_nndistance.cpp 15KB
__pycache__
tf_nndistance.cpython-36.pyc 2KB
__init__.py 174B
tf_nndistance_g.cu 7KB
tf_nndistance_so.so 82KB
tf_nndistance_compile.sh 1KB
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tf_nndistance_cpu.py 2KB
model.py 7KB
utils
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transform_nets.py 2KB
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pointnet_util.py 12KB
tf_util.py 25KB
rscnn_util.py 4KB
modelnet_h5_dataset.py 4KB
eulerangles.py 13KB
README.md 3KB
distinctive-points.pdf 18.37MB
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