Co-Locating Style-Defining Elements on 3D Shapes
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a method for co-locating style-defining elements over a set of 3D shapes. Our goal is to translate high-level style descriptions, such as “Ming” or “European” for furniture models, into explicit and localized regions over the geometric models that characterize each style. For each style, the set of style-defining elements is defined as the union of all the elements that are able to discriminate the style. Another property of the style-defining elements is that they are frequently occurring, reflecting shape characteristics that appear across multiple shapes of the same style. Given an input set of 3D shapes spanning multiple categories and styles, where the shapes are grouped according to their style labels, we perform a cross-category co-analysis of the shape set to learn and spatially locate a set of defining elements for each style. This is accomplished by first sampling a large number of candidate geometric elements and then iteratively applying feature selection to the candidates, to extract style-discriminating elements until no additional elements can be found. Thus, for each style label, we obtain sets of discriminative elements that together form the superset of defining elements for the style. We demonstrate that the co-location of style-defining elements allows us to solve problems such as style classification, and enables a variety of applications such as style-revealing view selection, style-aware sampling, and style-driven modeling for 3D shapes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».