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Enregistrement W2999925626 · doi:10.1145/2070781.2024217

Structure-preserving retargeting of irregular 3D architecture

2011· article· en· W2999925626 sur OpenAlexafffund
Jinjie Lin, Daniel Cohen‐Or, Hao Zhang, Cheng Liang, Andrei Sharf, Oliver Deußen, Baoquan Chen

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRetargetingComputer scienceReplication (statistics)Adjacency listSemantics (computer science)Set (abstract data type)InteractivityArtificial intelligenceAlgorithmTheoretical computer scienceMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an algorithm for interactive structure-preserving retargeting of irregular 3D architecture models, offering the modeler an easy-to-use tool to quickly generate a variety of 3D models that resemble an input piece in its structural style. Working on a more global and structural level of the input, our technique allows and even encourages replication of its structural elements, while taking into account their semantics and expected geometric interrelations such as alignments and adjacency. The algorithm performs automatic replication and scaling of these elements while preserving their structures. Instead of formulating and solving a complex constrained optimization, we decompose the input model into a set of sequences, each of which is a 1D structure that is relatively straightforward to retarget. As the sequences are retargeted in turn, they progressively constrain the retargeting of the remaining sequences. We demonstrate interactivity and variability of results from our retargeting algorithm using many examples modeled after real-world architectures exhibiting various forms of irregularity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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