FAMOS: Артикуляция 3D с помощью рисунков от Sparse Measures

arXiv: 2609.20817v1 Annuate Type: New Humber: Modeling solentities objects из слабого монокулярного вида является сложной задачей, поскольку каждое наблюдение обнаруживает только частичные геометрии и признаки движения. Большинство методов, используемых в качестве источника питания, вытекают из одного наблюдения и поэтому во многом зависят от полученных ранее данных о форме категорий. Мы представляем FAMOS - модель, которая предсказывает сегментацию подвижной части и параметры соединения из небольшого, не заказанного набора полуточек. Наша модель совместно объясняет множество наблюдений и, естественно, поддерживает переменное число вводимых данных, включая единый взгляд. Для агрегирования результатов наблюдений мы введем мультигосударственную артикуляцию Трансформатор с чередованием внимания со стороны государства и всего мира. Мы предлагаем далее наблюдаемую цель по охвату, которая контролирует диапазон движения каждой части экспоната в рамках исходных наблюдений и поощряет модель к использованию полного набора наблюдения. Для преодоления ограниченного круга проблем