論文の概要: Deflectometry for specular surfaces: an overview
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11592v1
- Date: Sun, 10 Apr 2022 22:17:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-01 09:26:26.729099
- Title: Deflectometry for specular surfaces: an overview
- Title(参考訳): 鏡面の偏向計測:概要
- Authors: Jan Burke, Alexey Pak, Sebastian H\"ofer, Mathias Ziebarth, Masoud
Roschani, J\"urgen Beyerer
- Abstract要約: 反射面を評価するための技術的アプローチとしてのデフレクトメトリーは、現在40年近く存在しています。
この手法の様々な側面とバリエーションが、複数の論文や研究論文で研究され、また特定のサブトピックにもレビューが利用できるようになった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deflectometry as a technical approach to assessing reflective surfaces has
now existed for almost 40 years. Different aspects and variations of the method
have been studied in multiple theses and research articles, and reviews are
also becoming available for certain subtopics. Still a field of active
development with many unsolved problems, deflectometry now encompasses a large
variety of application domains, hardware setup types, and processing workflows
designed for different purposes, and spans a range from qualitative defect
inspection of large vehicles to precision measurements of microscopic optics.
Over these years, many exciting developments have accumulated in the underlying
theory, in the systems design, and in the implementation specifics. This
diversity of topics is difficult to grasp for experts and non-experts alike and
may present an obstacle to a wider acceptance of deflectometry as a useful tool
in other research fields and in the industry.
This paper presents an attempt to summarize the status of deflectometry, and
to map relations between its notable "spin-off" branches. The intention of the
paper is to provide a common communication basis for practitioners and at the
same time to offer a convenient entry point for those interested in learning
and using the method. The list of references is extensive but definitely not
exhaustive, introducing some prominent trends and established research groups
in order to facilitate further self-directed exploration by the reader.
- Abstract(参考訳): 反射面の評価のための技術アプローチとしての偏向測定は、現在約40年間存在している。
この手法の様々な側面とバリエーションが、複数の論文や研究論文で研究され、また特定のサブトピックにもレビューが利用できるようになった。
いまだに多くの未解決問題のある活発な開発分野であり、ディフレクションメトリーは様々な目的のために設計された様々なアプリケーションドメイン、ハードウェアセットアップタイプ、処理ワークフローを含み、大規模車両の定性的欠陥検査から顕微鏡光学の精密測定まで幅広い範囲にわたっている。
長年にわたり、多くのエキサイティングな開発が基礎となる理論、システム設計、実装仕様に蓄積されてきた。
このようなトピックの多様性は、専門家や非専門家の理解が困難であり、他の研究分野や業界で有用なツールとして、ディフレクションメトリが広く受け入れられることの障害となる可能性がある。
本稿では,偏向法の現状を要約し,その顕著な「スピンオフ」分岐間の関係をマッピングする。
本稿の目的は,実践者に対して共通のコミュニケーション基盤を提供することであり,同時に,学習や利用に関心のある人に便利なエントリポイントを提供することである。
参考文献の一覧は広範であるが、網羅的ではない。読者によるさらなる自己指揮的な探索を促進するために、いくつかの顕著な傾向と確立された研究グループを導入している。
関連論文リスト
- Deep Learning for Video Anomaly Detection: A Review [52.74513211976795]
ビデオ異常検出(VAD)は、ビデオの正常性から逸脱する行動や事象を発見することを目的としている。
ディープラーニングの時代には、VADタスクには、さまざまなディープラーニングベースの方法が常に現れています。
このレビューでは、半教師付き、弱教師付き、完全教師付き、非教師付き、オープンセットの5つのカテゴリのスペクトルについて取り上げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T07:31:16Z) - Online Model-based Anomaly Detection in Multivariate Time Series: Taxonomy, Survey, Research Challenges and Future Directions [0.017476232824732776]
時系列異常検出は、エンジニアリングプロセスにおいて重要な役割を果たす。
この調査では、オンラインとオフラインの区別とトレーニングと推論を行う新しい分類法を紹介した。
文献で使用される最も一般的なデータセットと評価指標、および詳細な分析を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T13:01:10Z) - A Comprehensive Library for Benchmarking Multi-class Visual Anomaly Detection [52.228708947607636]
本稿では,新しい手法のモジュラーフレームワークであるADerを包括的視覚異常検出ベンチマークとして紹介する。
このベンチマークには、産業ドメインと医療ドメインからの複数のデータセットが含まれており、15の最先端メソッドと9つの包括的なメトリクスを実装している。
我々は,異なる手法の長所と短所を客観的に明らかにし,多クラス視覚異常検出の課題と今後の方向性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T13:40:07Z) - Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey [73.74933379151419]
ディープラーニングに基づくオブジェクトポーズ推定の最近の進歩について論じる。
また、複数の入力データモダリティ、出力ポーズの自由度、オブジェクト特性、下流タスクについても調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T14:44:22Z) - Transcending Forgery Specificity with Latent Space Augmentation for Generalizable Deepfake Detection [57.646582245834324]
LSDAと呼ばれる簡易で効果的なディープフェイク検出器を提案する。
より多様な偽の表現は、より一般化可能な決定境界を学べるべきである。
提案手法は驚くほど有効であり, 広く使用されている複数のベンチマークで最先端の検出器を超越することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-19T09:41:10Z) - A Comprehensive Survey of Forgetting in Deep Learning Beyond Continual Learning [58.107474025048866]
蓄積とは、以前に獲得した知識の喪失または劣化を指す。
フォッテッティングは、深層学習における様々な研究領域でよく見られる現象である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T16:27:58Z) - Machine Unlearning: A Survey [56.79152190680552]
プライバシ、ユーザビリティ、および/または忘れられる権利のために、特定のサンプルに関する情報をマシンアンラーニングと呼ばれるモデルから削除する必要がある特別なニーズが生まれている。
この新興技術は、その革新と実用性により、学者と産業の両方から大きな関心を集めている。
この複雑なトピックを分析したり、さまざまなシナリオで既存の未学習ソリューションの実現可能性を比較したりした研究はない。
この調査は、未学習のテクニックに関する卓越した問題と、新しい研究機会のための実現可能な方向性を強調して締めくくった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T10:18:36Z) - Common Practices and Taxonomy in Deep Multi-view Fusion for Remote
Sensing Applications [3.883984493622102]
リモートセンシング技術の進歩は、地球観測への応用を後押ししている。
深層学習モデルは複数の視点から情報を融合するために応用されている。
本稿は,地球観測のための多視点融合について,文献における共通プラクティスとアプローチに着目した研究をまとめたものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T15:12:27Z) - Surface Reconstruction from Point Clouds: A Survey and a Benchmark [34.78096555134551]
本稿では,ディープラーニング表面再構成の新しい時代の既存手法をレビューし,ベンチマークすることを目的とする。
我々は,合成データと実スキャンデータの両方からなる大規模ベンチマークデータセットに貢献する。
複雑な表面形状の再構成の観点から,異なる手法が一般化されるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T03:02:57Z) - A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection [38.202998314502786]
我々は、様々な方法によって暗黙的に行われることの多い仮定と同様に、共通の根底にある原則を特定することを目的としている。
本稿では,最近の説明可能性技術を用いて,既存の主要な手法を実証的に評価する。
我々は、重要なオープン課題を概説し、異常検出における今後の研究の道筋を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-24T14:47:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。