基于多视图图像的可微凸多面体优化
密码学与安全
2024-07-23 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种新颖的方法，用于从多视图图像中实现凸多面体的可微渲染，解决了近期方法依赖隐式场监督的局限性。该技术引入了一种策略，结合通过二次转换实现的平面相交的非可微计算与通过三面体相交实现顶点定位的可微优化，使其能够在无需3D隐式场的情况下进行梯度优化。这使得该方法在从形状解析到紧凑网格重建等一系列应用中都能实现高效的形状表示。该工作不仅克服了前述方法的挑战，也为表示凸多面体形状树立了新的标准。
引用
@article{arxiv.2407.15688,
title = {AI-Driven Fast and Early Detection of IoT Botnet Threats: A Comprehensive Network Traffic Analysis Approach},
author = {Abdelaziz Amara korba and Aleddine Diaf and Yacine Ghamri-Doudane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.15688},
year = {2024}
}