摘要：三维模型的结构化表达能够表示物体的语义部件和组装方式，提高三维模型理解和生成效果，然而目前缺少大规模数据集来对神经网络进行监督训练。本次报告将介绍两种三维模型结构化表达的无监督学习方法，高铁专业，分别针对三维物体模型的语义部件无监督分割，河间技校电话，和CAD模型的几何基元分解与组合。我们的方法能够学习三维模型的合理结构，体现出神经网络归纳偏置和损失函数在无监督结构化表达学习方面起到的重要作用

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1月3日（星期二）19:00_20:00

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会议号：509_3529_2199

报告题目：三维模型结构化表达的无监督学习方法报告

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李曼祎，山东大学软件学院人机交互与虚拟现实中心副研究员。2018年博士毕业于山东大学计算机科学与技术学院，广州技校有哪些学校，2023_2023年在加拿大西蒙弗雷泽大学GrUVi实验室进行博士后研究。研究方向为基于深度学习的三维建模，具体包括三维模型重建、三维形状生成、室内场景生成等，相关成果已形成多篇论文发表于TOG、Siggraph Asia、CVPR等计算机图形学和视觉的期刊或会议。担任TVCG、CVPR、ECCV等会议或期刊审稿人、Graphics Interface 2023程序委员会委员等。

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