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RC-Net: Row and Column Net with Text Feature for Deep Parsing Floor Plan Images 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2023, 页码: 526-539
作者:  Wang T(王腾);  Meng WL(孟维亮);  Lu ZD(卢政达);  Guo JW(郭建伟);  Xiao J(肖俊);  Zhang XP(张晓鹏)
Adobe PDF(2370Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：29/6  |  提交时间：2024/06/11
SECAD-Net: Self-Supervised CAD Reconstruction by Learning Sketch-Extrude Operations 会议论文
, Vancouver, BC, Canada, 2023-6-17至2023-6-24
作者:  Li, Pu;  Guo, Jianwei;  Zhang, Xiaopeng;  Yan, Dong-Ming
Adobe PDF(9384Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：43/7  |  提交时间：2024/06/03
RC-Net: Row and Column Network with Text Feature for Parsing Floor Plan Images 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2023, 卷号: 38, 期号: 3, 页码: 526-539
作者:  Wang, Teng;  Meng, Wei-Liang;  Lu, Zheng-Da;  Guo, Jian-Wei;  Xiao, Jun;  Zhang, Xiao-Peng
Adobe PDF(2370Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：169/9  |  提交时间：2023/12/21
floor plan understanding  text feature  Row and Column (RC) constraint module  Row and Column network (RC-Net)  
PuzzleNet: Boundary-Aware Feature Matching for Non-Overlapping 3D Point Clouds Assembly 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2023, 卷号: 38, 期号: 3, 页码: 492-509
作者:  Liu, Hao-Yu;  Guo, Jian-Wei;  Jiang, Hai-Yong;  Liu, Yan-Chao;  Zhang, Xiao-Peng;  Yan, Dong-Ming
Adobe PDF(7448Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：109/11  |  提交时间：2023/12/21
shape assembly  3D registration  geometric learning  boundary feature  point cloud  
Deep Deformation Detail Synthesis for Thin Shell Models 期刊论文
COMPUTER GRAPHICS FORUM, 2023, 页码: 13
作者:  Chen, Lan;  Gao, Lin;  Yang, Jie;  Xu, Shibiao;  Ye, Juntao;  Zhang, Xiaopeng;  Lai, Yu-Kun
收藏  |  浏览/下载：142/0  |  提交时间：2023/11/17
Computing methodologies  Physical simulation  Artificial intelligence  
GAIA-Universe: Everything is Super-Netify 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2023, 卷号: 45, 期号: 10, 页码: 11856-11868
作者:  Peng, Junran;  Chang, Qing;  Yin, Haoran;  Bu, Xingyuan;  Sun, Jiajun;  Xie, Lingxi;  Zhang, Xiaopeng;  Tian, Qi;  Zhang, Zhaoxiang
收藏  |  浏览/下载：129/0  |  提交时间：2023/11/16
Computer vision  object detection  semantic segmentation  AutoML