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
When creating freeform drawings, artists routinely employ clusters of overdrawn strokes to convey intended, aggregate curves. The ability to algorithmically fit these intended curves to their corresponding clusters is central to many applications that use artist drawings as inputs. However, while human observers effortlessly envision the intended curves given stroke clusters as input, existing fitting algorithms lack robustness and frequently fail when presented with input stroke clusters with non-trivial geometry or topology. We present StrokeStrip , a new and robust method for fitting intended curves to vector-format stroke clusters. Our method generates fitting outputs consistent with viewer expectations across a vast range of input stroke cluster configurations. We observe that viewers perceive stroke clusters as continuous, varying-width strips whose paths are described by the intended curves. An arc length parameterization of these strips defines a natural mapping from a strip to its path. We recast the curve fitting problem as one of parameterizing the cluster strokes using a joint 1D parameterization that is the restriction of the natural arc length parameterization of this strip to the strokes in the cluster. We simultaneously compute the joint cluster parameterization and implicitly reconstruct the a priori unknown strip geometry by solving a variational problem using a discrete-continuous optimization framework. We use this parameterization to compute parametric aggregate curves whose shape reflects the geometric properties of the cluster strokes at the corresponding isovalues. We demonstrate StrokeStrip outputs to be significantly better aligned with observer preferences compared to those of prior art; in a perceptual study, viewers preferred our fitting outputs by a factor of 12:1 compared to alternatives. We further validate our algorithmic choices via a range of ablation studies; extend our framework to raster data; and illustrate applications that benefit from the parameterizations produced.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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