FAMOS：从稀疏观测中进行前馈式三维关节建模
FAMOS是一种前馈模型，可从少量、无序的局部点云中重建具有活动关节的物体。模型联合利用多次观测，预测可动部件分割结果和关节参数，从而减少对类别级形状先验的依赖。它支持数量可变的输入，包括单视图输入。多状态关节Transformer用于融合不同观测中的运动线索，观测关节范围目标则促使模型充分利用输入中的运动信息。研究人员还提出了一个可在训练期间生成自动标注资产的程序化数据生成器。在PartNet-Mobility、ACD和ArtiCraft-10K数据集上的实验表明，该方法相较于前馈式和基于优化的基线方法均取得了稳定改进。
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