Shape-preserving mesh decimation for 3D building modeling
Notice bibliographique
Résumé
We propose a shape-preserving building model reconstruction method that involves simplifying the original building mesh to accommodate various building shapes and complexities. To achieve this, we apply a structure-aware segmentation technique to parse the ubiquitous building points into building geometric primitives and building structural points, i.e., anchor points. After that, we generate dense building meshes from building semantic points in a topology-aware manner. As the geometric primitive semantics are assigned to the building points during the structure-aware segmentation process, these primitive semantics of the building points can be explicitly transferred into the created building meshes. To offer lightweight and accurate building models with enriched semantics, we leverage the building structural points as constraints for the subsequent edge collapse simplification algorithm. This algorithm effectively decimates irrelevant vertices and meshes, while preserving the essential building structural contours. The entire simplification process is performed in a shape-preserving manner, granting us flexible control over the imposition of different degrees of strength regarding various geometric primitives during the simplification. We conduct qualitative and quantitative analyses to evaluate the effectiveness of our method on both individual building models and a large-scale urban scene. Additionally, we extensively compare our proposed shape-preserving algorithm with other state-of-the-art mesh decimation methods to demonstrate our superiority.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».