文件名称：FMNet-pytorch:一个 Pytorch 实现
文件大小：19.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-19 14:16:54
python3 pytorch supervised-learning shape-matching functional-maps
FMNet-pytorch pytorch 实现：“深度功能映射：密集形状对应的结构化预测”[ ] 安装 这个实现在python>=3.7上运行，使用pip安装依赖： pip3 install -r requirements.txt 下载数据和预处理 下载所需的数据集并将其放入data文件夹中。 提供多个数据集。 提供了 faust-reshed 数据集的示例. 构建镜头计算器： cd fmnet/utils/shot cmake . make 如果您在编译镜头时遇到任何错误，请参阅。 使用fmnet/preprocess.py通过Dijkstra算法和输入形状的镜头描述符计算拉普拉斯分解，测地距离，数据以.mat格式保存： usage: preprocess.py [-h] [-d DATAROOT] [-sd SAVE_DIR] [-ne NUM_EIGEN] [-n