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Hallo, nur mal so aus Interesse: Wäre es theoretisch möglich Kollisionen (exemplarisch von Rechteck-Rechteck) auf Basis neuronaler Netze zu ermitteln? Als Input würde man dann eben X,Y-Koordinate, Breite, Höhe forwarden und über Gradientenabstiegsverfahren dann eben das Netzwerk trainieren. Die Soll-Werte wären ja dann leicht zu berechnen (Rect.IntersetcsWith(RectA) ? 1 : 0). Eine andere Möglichkeit wäre intern eine Bitmap zu erstellen, die jeweiligen Rectangles zu zeichnen, es einem Convolution…

Hallo, ja das ist mir bewusst, dies frage ich aber aufgrund der Möglichkeit der Ausweiterbarkeit auf 3D Intersection Tests. Beispiel: Für ein Voxelizer ist es notwendig zu prüfen ob eine BoundingBox und Dreieck eine Schnittpunkt haben, falls ja, BoundingBox in kleinere Octrees zerteilen. Diese Methode wird aber sehr sehr oft aufgerufen und der Test ist relativ rechenintensiv ( mehrere Crossproducts Dotproducts et cetera). Theoretisch sollte man die Komplexität dahingehend optimieren können wenn …

Was genau meinst du ? Meinst du die Normalen der AABB? Sonnige Grüße.

Differenz welcher Koordinaten ? Etwa der Betrag des Differenzvektors der Eckpunkte des AABB und Dreieck? Es sieht sehr danach aus das nicht alle Fälle dadurch abgedeckt sind ... Sonnige Grüße

Intuitiv würde ich sagen wenn zum Beispiel das Dreieck riesig ist und der Voxel ( der? Das? Der Pixel) weitaus kleiner, würde der Abstand des Mittelpunktes des Voxels zu den Eckpunkten des Dreiecks wenn der Voxel inmitten des AABB ist keine Aussagekraft haben ob denn nun der Voxel im Dreieck ist . _