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ranahanocka/MeshCNN

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1,727 stars·344 forks·Python·MIT·4 vues

MeshCNN

MeshCNN is a general-purpose deep neural network for 3D triangular meshes, which can be used for tasks such as 3D shape classification or segmentation. This framework includes convolution, pooling and unpooling layers which are applied directly on the mesh edges.

Features

  • 3D Object Classification - Neural network for processing 3D triangular meshes.
  • 3D Shape Analysis - Edge-based convolutional neural network for mesh analysis.
  • Convolutional Neural Networks (CNNs) - Listed in the “Convolutional Neural Networks (CNNs)” section of the The Incredible Pytorch awesome list.

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Alternatives open source à MeshCNN

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Questions fréquentes

Que fait ranahanocka/meshcnn ?

MeshCNN is a general-purpose deep neural network for 3D triangular meshes, which can be used for tasks such as 3D shape classification or segmentation. This framework includes convolution, pooling and unpooling layers which are applied directly on the mesh edges.

Quelles sont les fonctionnalités principales de ranahanocka/meshcnn ?

Les fonctionnalités principales de ranahanocka/meshcnn sont : 3D Object Classification, 3D Shape Analysis, Convolutional Neural Networks (CNNs).

Quelles sont les alternatives open-source à ranahanocka/meshcnn ?

Les alternatives open-source à ranahanocka/meshcnn incluent : itailang/samplenet — Created by Itai Lang, Asaf Manor, and Shai Avidan from Tel Aviv University. aaron-xichen/pytorch-playground — Base pretrained models and datasets in pytorch (MNIST, SVHN, CIFAR10, CIFAR100, STL10, AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet,… ajbrock/generative-and-discriminative-voxel-modeling — Voxel-Based Variational Autoencoders, VAE GUI, and Convnets for Classification. amir32002/feedback-networks — Paper: Feedback Networks, CVPR 2017. automan000/convolution_lstm_pytorch. a2zadeh/variational-autodecoder.