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申请/专利权人：达索系统公司;巴黎高等理工学院;国家科研中心
摘要：值得注意，本公开涉及一种计算机实现的机器学习方法。该方法包括：提供真实世界对象的3D模型的训练数据集。该方法还包括：基于训练数据集并基于训练数据集中的3D模型的块分解，学习量化向量的有限码本和神经网络。神经网络包括旋转不变编码器。旋转不变编码器被配置用于将3D模型的块旋转不变地编码成码本的量化潜在向量。神经网络还包括解码器。解码器被配置用于将码本的量化潜在向量序列解码成3D模型。量化潜在向量序列对应于块分解。这构成了用于3D模型生成的改进解决方案。
主权项：1.一种计算机实现的机器学习方法，所述方法包括：提供真实世界对象的3D模型的训练数据集；以及基于所述训练数据集并基于所述训练数据集中的所述3D模型的块分解，学习量化向量的有限码本和神经网络，所述神经网络包括：旋转不变编码器，被配置用于将所述3D模型的块旋转不变地编码成所述码本的量化潜在向量，以及解码器，被配置用于将所述码本的量化潜在向量序列解码成所述3D模型，所述量化潜在向量序列对应于所述块分解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 达索系统公司 巴黎高等理工学院 国家科研中心 用于3D对象生成的规范化码本
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