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        Rethinking_BiSeNet_For_Real-time_Semantic_Segmentation
        
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        Notes
        
        PointNet Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
        
        PointNet++ Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
        
        点云问题
        
        PointNet Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
        
        PointNet++ Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
        
        PointNetLK Robust & Efficient Point Cloud Registration using PointNet
        
        Spatial Transformer Networks
      - 占用网络
        
        Implicit_Functions_in_Feature_Space_for_3D_Shape_Reconstruction_and_Completion
        
        Implicit_Functions_in_Feature_Space_for_3D_Shape_Reconstruction_and_Completion.Supplementary_Material
        
        Occupancy_Networks_Learning_3D_Reconstruction_in_Function_Space
        
        Self-attention_implicit_function_networks_for_3D_dental_data_completion
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        PCN Point Completion Network
        
        PMP-Net Point Cloud Completion by Learning Multi-step Point Moving Paths
        
        PMP-Net++ Point Cloud Completion by Transformer-Enhanced Multi-step Point Moving Paths
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        Deep Learning for 3D Point Clouds A Survey
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        Deep Multi-Scale Mesh Feature Learning for Automated Labeling of Raw Dental Surfaces from 3D Intraoral Scanners
  - 图像处理
    - 图像分割
      - Semantic~.语义分割
        
        Real-Time~
        
        BiSeNet_Bilateral_Segmentation_Network_for_Real-time_Semantic_Segmentation
        
        BiSeNet_V2_Bilateral_Network_with_Guided_Aggregation_for_Real-time_Semantic_Segmentation
        
        PPLiteSeg_A_Superior_Real-Time_Semantic_Segmentation_Model
        
        Rethinking_BiSeNet_For_Real-time_Semantic_Segmentation
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        3D_2D_registration_of_CT_and_MR_to_X-ray_images
        
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      - Notes
        
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        STL文件
        
        STP文件
        
        常见的数据格式
        
        常见的文件格式
    - 研究方法
      - 消融研究（ablation study）是什么
  - 算法应用
    - 牙科
      - CAD
        
        CEREC
        
        Notes
        
        CEREC椅旁CAD_CAM修复系统概况
        
        CEREC椅旁CAD_CAM诊室技术25年的研究进展
        
        Computerized technology for restorative dentistry
        
        口腔修复数字化_印模_比色_材料设计及加工
        
        技工CAD
        
        Notes
        
        Fully digital workflow, integrating dental scan, smile design and CAD-CAM case report
        
        Guided tooth preparation device fabricated with a complete digital workflow A dental technique
        
        椅旁CAD
        
        Notes
        
        从工程技术角度谈口腔医学椅旁数字化技术
        
        单牙即刻种植椅旁数字化即刻修复的临床观察
        
        椅旁CAD_CAM修复体边缘适应性的研究进展
        
        椅旁CAD_CAM修复材料分类和新进展
        
        椅旁CAD_CAM嵌体修复技术临床进展
        
        椅旁CAD_CAM技术在口腔修复中的应用
        
        椅旁数字化修复系统的历史和发展
        
        椅旁牙科CAD_CAM系统及临床应用进展
        
        椅旁生物再造功能设计全冠咬合面及邻面接触穿透区面积的比较
        
        椅旁计算机辅助设计与辅助制作技术在前牙美学修复中的应用要点
      - 修复
        
        Efficient Computer-aided Design of Dental Inlay Restoration A Deep Adversarial Framework
        
        Learning beyond human expertise with generative models for dental restorations
      - 友商
        
        3dme
        
        3shape
        
        align_tech
        
        dentidesk
        
        digital_impression
        
        exocad
        
        planmeca
        
        zfx-dental
      - 排牙
        
        TANet Towards Fully Automatic Tooth Arrangement
  - 视频处理
    - 视频对象分割
      - Associating_objects_with_transformers_for_video_object_segmentation
      - 半监督对象分割
        
        XMem_Long-Term_Video_Object_Segmentation_with_an_Atkinson-Shiffrin_Memory_Model
      - 无监督对象分割
        
        Treating_Motion_as_Option_to_Reduce_Motion_Dependency_in_Unsupervised_Video_Object_Segmentation
      - 综述
        
        A Survey on Deep Learning Technique for Video Segmentation
        
        Abstract
        
        Deep learning for video object segmentation a review
        
        README
        
        Sections
        
        Abstract
        
        Section_1_Introduction
        
        Section_2_Background
        
        Section_3_Datasets
        
        Section_4_1_Online_methods
        
        Section_4_2_Matching_methods
        
        Section_4_3_Graph_methods
        
        Section_4_4_Optical_flow_methods
        
        Section_4_5_Mask_Prop_methods
        
        Section_4_6_Long_Prop
        
        Section_4_Methods
        
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        ~Survey
        
        Visual
        
        A_Survey_on_Visual_Transformer
      - ~Survey
        
        An image is worth 16x16 words Transformers for image recognition at scale

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ZhuYuanxiang 2019-01-01 00:00:00

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