[论文翻译]Mixing-Denoising 通用化占据网络

虽然当前最先进的通用隐式神经形状模型[7,54]依赖于卷积的归纳偏置，但尚不完全清楚这些偏置所产生的属性如何与点云三维重建任务兼容。我们在此背景下探索了一种替代性的通用化方法：通过放松内在模型偏置（即使用MLP而非卷积来编码局部特征），转而采用与重建任务（即去噪）相关的辅助正则化来约束假设空间。