Selectively-densified mesh construction for virtual environments using salient points derived from a computational model of visual attention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A possible solution to ensure real-time interaction with virtual environments, while not visibly degrading the quality of object models is to construct selectively-densified meshes, that preserve a higher density around the regions that characterize the most the object's shape and properties. The purpose of such an approach is to aim at improving the perceived quality of the models in those areas subjected to increased observation by users. In this paper, a classical computational visual attention model is employed on images collected from multiple viewpoints over the surface of an object to identify regions that attract visual attention. A novel approach is then proposed to allow the use of this model for the detection of salient points on the surface of 3D objects, including: an iterative technique to extract salient points from the saliency map, a procedure for the selection of viewpoints for saliency computation based on the best viewpoint for an object, and a projection algorithm to find the coordinates of the identified salient points in images on the surface of the 3D object. The areas around the identified salient points are constrained at maximum resolution in a selectively-densified mesh obtained using the QSlim simplification algorithm. The results are compared with existing solutions from the literature to demonstrate the superiority of the proposed approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle