MATLAB实现O-CNN：3D形状分析的八叉树卷积神经网络

资源摘要信息:"新安江代码matlab-O-CNN:用于3D形状分析的基于八叉树的卷积神经网络" 知识点: 1. O-CNN和自适应O-CNN的概念及应用:O-CNN和自适应O-CNN是用于3D形状分析的基于八叉树的卷积神经网络。八叉树是一种数据结构，用于表示三维空间，它将空间递归地分割为八个象限，每个象限又可以继续分割，直到达到某个条件。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像和视频识别、图像分类、医学图像分析等领域。在这里，O-CNN和自适应O-CNN结合了八叉树的特性，使其更适合用于3D形状分析。 2. 代码实现:该存储库包含在SIGGRAPH 2017和SIGGRAPH Asia 2018论文中介绍的O-CNN和自适应O-CNN的实现。这些代码在MIT许可下发布，可以在自己的研究和开发中自由使用和修改。 3. 研究团队及论文:该代码由Yu-Xiao Guo, Chun-Yu Sun, 和2020年计算机视觉和模式识别 (CVPR)研讨会作者：Yu-Qi Yang, Qian-Fang Zou, 和AAAI人工智能会议 (AAAI)，2021.的研究团队开发。他们通过在2017和2018年的SIGGRAPH及SIGGRAPH Asia会议上发表论文，以及在2020年CVPR和2021年AAAI会议上发表论文，推动了O-CNN和自适应O-CNN的研究进展。 4. 代码更新及新增功能:自2020年10月以来，代码库进行了多次更新和新增功能。2021年3月1日，发布了基于pytorch的O-CNN的代码，包括一个ResNet和一些重要的模块。2021年2月8日和2021年2月3日，分别发布了使用HRNet进行ShapeNet分割和带有HRNet的ModelNet40分类代码。 5. 开源标签:该代码库的标签为"系统开源"，表示该代码是开源的，任何人都可以在遵守MIT许可的前提下自由使用、修改和分享。 6. 文件名称:该压缩包子文件的文件名称为"O-CNN-master"，表示该文件是O-CNN项目的主版本。