Trip Synopsis: 60km in 60sec
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computerized route planning tools are widely used today by travelers all around the globe, while 3D terrain and urban models are becoming increasingly elaborate and abundant. This makes it feasible to generate a virtual 3D flyby along a planned route. Such a flyby may be useful, either as a preview of the trip, or as an after‐the‐fact visual summary. However, a naively generated preview is likely to contain many boring portions, while skipping too quickly over areas worthy of attention. In this paper, we introduce 3D trip synopsis: a continuous visual summary of a trip that attempts to maximize the total amount of visual interest seen by the camera. The main challenge is to generate a synopsis of a prescribed short duration, while ensuring a visually smooth camera motion. Using an application‐specific visual interest metric, we measure the visual interest at a set of viewpoints along an initial camera path, and maximize the amount of visual interest seen in the synopsis by varying the speed along the route. A new camera path is then computed using optimization to simultaneously satisfy requirements, such as smoothness, focus and distance to the route. The process is repeated until convergence. The main technical contribution of this work is a new camera control method, which iteratively adjusts the camera trajectory and determines all of the camera trajectory parameters, including the camera position, altitude, heading, and tilt. Our results demonstrate the effectiveness of our trip synopses, compared to a number of alternatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».