論文の概要: Toward Automatic Interpretation of 3D Plots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07627v1
- Date: Mon, 14 Jun 2021 17:32:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-15 15:55:33.186487
- Title: Toward Automatic Interpretation of 3D Plots
- Title(参考訳): 3次元プロットの自動解釈に向けて
- Authors: Laura E. Brandt and William T. Freeman
- Abstract要約: 本稿では,2変数関数の3次元曲面プロットにおけるデータ表現に用いる格子マーク付き表面のリバースエンジニアリングを機械に教えることの課題について検討する。
我々は、新しい3Dグリッドマーク曲面(SurfaceGrid)のデータセットを合成し、その形状を推定するためにディープニューラルネットワークを訓練する。
提案アルゴリズムは,軸とシェーディング情報を取り除いた合成3次元表面プロットから形状情報を復元し,様々なグリッドタイプでレンダリングし,様々な視点から観察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.64007355018136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores the challenge of teaching a machine how to
reverse-engineer the grid-marked surfaces used to represent data in 3D surface
plots of two-variable functions. These are common in scientific and economic
publications; and humans can often interpret them with ease, quickly gleaning
general shape and curvature information from the simple collection of curves.
While machines have no such visual intuition, they do have the potential to
accurately extract the more detailed quantitative data that guided the
surface's construction. We approach this problem by synthesizing a new dataset
of 3D grid-marked surfaces (SurfaceGrid) and training a deep neural net to
estimate their shape. Our algorithm successfully recovers shape information
from synthetic 3D surface plots that have had axes and shading information
removed, been rendered with a variety of grid types, and viewed from a range of
viewpoints.
- Abstract(参考訳): 本稿では,2変数関数の3次元曲面プロットにおけるデータ表現に用いる格子マーク付き表面のリバースエンジニアリングを機械に教えることの課題について検討する。
これらは科学や経済の出版物では一般的であり、曲線の単純な収集から、人間はそれらを容易かつ迅速に一般的な形や曲がりくねった情報を引き出すことができる。
機械にはそのような視覚的な直感はないが、表面の構造を導いたより詳細な定量的データを正確に抽出する能力がある。
我々は,3次元グリッドマーク付き表面の新たなデータセット(SurfaceGrid)を合成し,その形状を推定するために深層ニューラルネットワークを訓練することにより,この問題に対処する。
本アルゴリズムは,軸とシェーディング情報を除去した合成3次元表面プロットから形状情報を復元し,様々なグリッドタイプで描画し,様々な視点から見ることに成功した。
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