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
We present a generative neural network that enables us to generate plausible 3D indoor scenes in large quantities and varieties, easily and highly efficiently. Our key observation is that indoor scene structures are inherently hierarchical . Hence, our network is not convolutional; it is a recursive neural network, or RvNN. Using a dataset of annotated scene hierarchies, we train a variational recursive autoencoder , or RvNN-VAE, which performs scene object grouping during its encoding phase and scene generation during decoding. Specifically, a set of encoders are recursively applied to group 3D objects based on support, surround, and co-occurrence relations in a scene, encoding information about objects’ spatial properties, semantics , and relative positioning with respect to other objects in the hierarchy. By training a variational autoencoder (VAE), the resulting fixed-length codes roughly follow a Gaussian distribution. A novel 3D scene can be generated hierarchically by the decoder from a randomly sampled code from the learned distribution. We coin our method GRAINS, for Generative Recursive Autoencoders for INdoor Scenes. We demonstrate the capability of GRAINS to generate plausible and diverse 3D indoor scenes and compare with existing methods for 3D scene synthesis. We show applications of GRAINS including 3D scene modeling from 2D layouts, scene editing, and semantic scene segmentation via PointNet whose performance is boosted by the large quantity and variety of 3D scenes generated by our method.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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