論文の概要: RendNet: Unified 2D/3D Recognizer With Latent Space Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10066v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 01:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 16:55:56.438600
• Title: RendNet: Unified 2D/3D Recognizer With Latent Space Rendering
• Title（参考訳）: RendNet:2D/3D認識とラテンダースペース
• Authors: Ruoxi Shi, Xinyang Jiang, Caihua Shan, Yansen Wang, Dongsheng Li
• Abstract要約: VG-to-RGレンダリングプロセスは、VGとRG情報を効果的に組み合わせるのに不可欠である。 本稿では,2次元シナリオと3次元シナリオの両方の認識のための統一アーキテクチャであるRendNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.877203720641393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector graphics (VG) have been ubiquitous in our daily life with vast applications in engineering, architecture, designs, etc. The VG recognition process of most existing methods is to first render the VG into raster graphics (RG) and then conduct recognition based on RG formats. However, this procedure discards the structure of geometries and loses the high resolution of VG. Recently, another category of algorithms is proposed to recognize directly from the original VG format. But it is affected by the topological errors that can be filtered out by RG rendering. Instead of looking at one format, it is a good solution to utilize the formats of VG and RG together to avoid these shortcomings. Besides, we argue that the VG-to-RG rendering process is essential to effectively combine VG and RG information. By specifying the rules on how to transfer VG primitives to RG pixels, the rendering process depicts the interaction and correlation between VG and RG. As a result, we propose RendNet, a unified architecture for recognition on both 2D and 3D scenarios, which considers both VG/RG representations and exploits their interaction by incorporating the VG-to-RG rasterization process. Experiments show that RendNet can achieve state-of-the-art performance on 2D and 3D object recognition tasks on various VG datasets.
• Abstract（参考訳）: ベクトルグラフィックス(VG)は、エンジニアリング、アーキテクチャ、デザインなど、私たちの日常生活で広く使われています。 既存のほとんどの方法のVG認識プロセスは、まずVGをラスタグラフィックス(RG)にレンダリングし、次にRGフォーマットに基づいて認識を実行することである。 しかし、この手順はジオメトリーの構造を捨て、高分解能のVGを失う。 近年、元のVGフォーマットから直接認識するアルゴリズムの別のカテゴリが提案されている。 しかし、これはRGレンダリングによってフィルタリングできるトポロジ的誤差の影響を受けている。 1つのフォーマットを見るのではなく、VGとRGのフォーマットを併用してこれらの欠点を避けるのがよい方法です。 また,VGとRG情報を効果的に組み合わせるためには,VG-to-RGレンダリングプロセスが不可欠であると主張する。 VGプリミティブをRGピクセルに転送する方法のルールを指定することで、レンダリングプロセスはVGとRGの相互作用と相関を記述する。 その結果、VG/RG表現の両方を考慮し、VG-to-RGラスタ化処理を取り入れた2次元シナリオと3次元シナリオの両方の認識のための統一アーキテクチャであるRendNetを提案する。 実験により、RendNetは、様々なVGデータセット上の2Dおよび3Dオブジェクト認識タスクで最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。

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