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本发明提供了一种基于图卷积网络的网格去噪方法，该方法本发明探索三角网格本身的结构，并引入图表示，然后在三角形的对偶空间中引入图卷积运算。本发明展示了这样一种可以自然地捕获几何特征的图形表示形式，同时对于训练阶段和推断阶段都是轻量级的。为了促进有效的特征学习，这种网络同时利用了静态和动态边缘卷积，这使我们能够从显式网格结构和未连接邻近之间的潜在联系中学习信息。为了更好地估计未知噪声函数，本发明引入了多个GCN的级联优化范例，以逐步推断面的无噪声法向。本发明在多个噪声数据集中实现了最好的结果，包括通
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112200733 A
(43)申请公布日 2021.01.08
(21)申请号 202010939418.4
(22)申请日 2020.09.09
(71)申请人 浙江大学
地址 31
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