Hu / Rosin / Cai | Computer-Aided Design and Computer Graphics | Buch | 978-981-99-9665-0 | sack.de

Buch, Englisch, Band 14250, 368 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 581 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Hu / Rosin / Cai

Computer-Aided Design and Computer Graphics

18th International Conference, CAD/Graphics 2023, Shanghai, China, August 19-21, 2023, Proceedings
1. Auflage 2024
ISBN: 978-981-99-9665-0
Verlag: Springer Nature Singapore

18th International Conference, CAD/Graphics 2023, Shanghai, China, August 19-21, 2023, Proceedings

Buch, Englisch, Band 14250, 368 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 581 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-981-99-9665-0
Verlag: Springer Nature Singapore


This book constitutes the proceedings of the CCF 18th International Conference on Computer-Aided Design and Computer Graphics, CAD/Graphics 2023, which took place in Shanghai, China, during August 19–21, 2023.

The 23 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 169 submissions. They focus on topics such as computer graphics and CAD, 3D Printing and Computational Fabrication, 3D Vision, Bio-CAD and Nano-CAD, Computer Animation, Deep Learning for Graphics, Geometric Modeling, Geometry Processing, Rendering, Virtual Reality, Augmented Reality, Visualization, and more.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Unsupervised 3D Articulated Object Correspondences with Part Approximation and Shape Refinement.- MsF-HigherHRNet: Multi-scale feature fusion for human pose estimation in crowded scenes.- FFANet: Dual Attention-Based Flow Field Aware Network for 3D Grid Classification and Segmentation.- A lightweight model for feature points recognition of tool path based on deep learning.- Image Fusion based on Feature Decoupling and Proportion Preserving.- An irregularly shaped plane layout generation method with boundary constraints.- Influence of the printing direction on the surface appearance in multi-material fused lament fabrication.- StrongOC-SORT: Make Observation-Centric SORT More Robust.- Semi-Direct Sparse Odometry with Robust and Accurate Pose Estimation for Dynamic Scenes.- Parallel Dense Vision Transformer and Augmentation Network for Occluded Person Re-Identification.



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