3D 視覺——同一個形狀，五種存法｜Stanford CS231N 第 15 堂
CS231N 第 15 講用一個問題貫穿全場：3D 形狀要用什麼資料結構存，神經網路才吃得進、吐得出？投影片依序走過 depth map／surface normal、voxel、point cloud、triangle mesh、implicit surface 五種表示，每種各配一個代表架構（全卷積深度預測、3D 卷積、PointNet、Pixel2Mesh 與 Mesh R-CNN、DeepSDF），再到 NeRF 與 3D Gaussian Splatting 的速度取捨，最後點名 VGGT、TRELLIS、Marble 等 2025–2026 的新模型。2025 錄影用的是另一套投影片，順序與重點不同。