論文の概要: Structure Analysis of the FRP Rebar Using Computer Vision Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14358v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 17:37:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 12:24:24.496761
• Title: Structure Analysis of the FRP Rebar Using Computer Vision Techniques
• Title（参考訳）: コンピュータビジョン法によるFRPレバーの構造解析
• Authors: Juraj Lagin, Simon Bilik
• Abstract要約: 本稿では, 断面領域とその主モーメントとともに, 幾何学的中心に対する重力の実中心のシフトベクトルを計算する自動パイプラインを提案する。 本研究は,残響の異なる部分の2つの断面にまたがって得られた結果について考察し,最終的には今後の作業の方向性と改善の可能性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present a method to analyze the inner structure of the composite FRP rebar, namely the shift of the real center of gravity with a respect to the geometrical center of rebar and changes of cross-sectional characteristics. We propose an automated pipeline based on classical computer vision techniques and on the ratio between the glass fibers and epoxy filament in the analyzed cross-section to compute the shift vector of the real center of gravity in respect to the geometrical center together with the cross-section area and its principal moments. We discuss the achieved results over two cross sections in a different portion of the rebar and in the end, we suggest possible direction and improvements for our future work. We also made our code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 複合FRPレバーの内部構造, すなわち, 実中心の幾何学的中心に対するシフトと断面特性の変化を解析する手法を提案する。 本稿では,従来のコンピュータビジョン技術に基づく自動パイプラインと,解析された断面におけるガラス繊維とエポキシフィラメントの比に基づいて,断面領域とその主モーメントとともに,幾何学的中心に対する重力の実中心のシフトベクトルを計算する。 本研究は,残響の異なる部分の2つの断面で得られた結果について考察し,最終的には今後の作業の方向性と改善の可能性を提案する。 コードも公開しました。

関連論文リスト

• Landscaping Linear Mode Connectivity [76.39694196535996]
  線形モード接続(LMC)は理論と実用の両方の観点から関心を集めている。 ロスランドスケープがLCCに対して地形的にどのように振る舞う必要があるかのモデルを提供することで、その理解に向けて一歩前進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T03:53:30Z)
• KP-RED: Exploiting Semantic Keypoints for Joint 3D Shape Retrieval and Deformation [87.23575166061413]
  KP-RED は KeyPoint 主導の Retrieval and deformation フレームワークである。 オブジェクトスキャンを入力として、最も幾何学的に類似したCADモデルを共同で検索し、変形させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T08:44:56Z)
• Corner-to-Center Long-range Context Model for Efficient Learned Image Compression [70.0411436929495]
  学習された画像圧縮のフレームワークでは、コンテキストモデルは潜在表現間の依存関係をキャプチャする上で重要な役割を果たす。 本研究では,textbfCorner-to-Center 変換器を用いたコンテキストモデル (C$3$M) を提案する。 また,解析および合成変換における受容場を拡大するために,エンコーダ/デコーダのLong-range Crossing Attention Module (LCAM) を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T21:40:28Z)
• Engineering the Neural Collapse Geometry of Supervised-Contrastive Loss [28.529476019629097]
  Supervised-Contrastive Los (SCL) は、分類タスクのためのクロスエントロピー(CE)の代替品である。 コントラスト損失を補正することにより,学習した特徴埋め込みの幾何学を設計する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T04:23:17Z)
• Yet Another Algorithm for Supervised Principal Component Analysis: Supervised Linear Centroid-Encoder [1.2487990897680423]
  SLCE(Supervised Linear Centroid-Encoder)と呼ばれる新しい教師付き次元減少手法を提案する。 SLCEは、線形変換を用いて、クラスのサンプルをそのクラスセントロイドにマッピングすることで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T17:52:29Z)
• Tensor Component Analysis for Interpreting the Latent Space of GANs [41.020230946351816]
  本稿では,GANの潜在空間における解釈可能な方向を求める問題に対処する。 提案手法では,テンソルの個々のモードに対応する線形編集と,それらの間の乗法的相互作用をモデル化する非線形編集が可能である。 実験により, 前者は幾何に基づく変換から, 後者は拡張可能な変換を生成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T09:14:39Z)
• MeshCNN Fundamentals: Geometric Learning through a Reconstructable Representation [1.2891210250935146]
  より高品質な学習を実現するために,幾何学的推論を用いたMeshCNNを提案する。 第一および第二の基本形式を、エッジ中心、回転、変換不変、再構成可能な表現として導入する。 この基本形式に基づく表現が、メッシュ上でアクセス可能な生成機械学習への扉を開くことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T16:22:44Z)
• A Unifying and Canonical Description of Measure-Preserving Diffusions [60.59592461429012]
  ユークリッド空間における測度保存拡散の完全なレシピは、最近、いくつかのMCMCアルゴリズムを単一のフレームワークに統合した。 我々は、この構成を任意の多様体に改善し一般化する幾何学理論を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:36:55Z)
• Pushing the Envelope of Rotation Averaging for Visual SLAM [69.7375052440794]
  視覚SLAMシステムのための新しい最適化バックボーンを提案する。 従来の単分子SLAMシステムの精度, 効率, 堅牢性を向上させるために, 平均化を活用している。 我々のアプローチは、公開ベンチマークの最先端技術に対して、同等の精度で最大10倍高速に表示することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T18:02:26Z)
• Light Field Spatial Super-resolution via Deep Combinatorial Geometry Embedding and Structural Consistency Regularization [99.96632216070718]
  ハンドヘルドデバイスが取得した光フィールド(LF)画像は通常、空間分解能の低下に悩まされる。 LF画像の高次元空間特性と複雑な幾何学構造は、従来の単一像SRよりも問題をより困難にしている。 本稿では,LF画像の各ビューを個別に超解答する新しい学習ベースLFフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-05T14:39:57Z)
• Geometric Fusion via Joint Delay Embeddings [1.14219428942199]
  幾何学的およびトポロジ的手法を導入し、マルチセンサ時系列を融合する新しいフレームワークを開発する。 我々は,我々のフレームワークが従来の計量融合法より優れていることを示す,合成および実世界の実験で締めくくった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T22:20:12Z)

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。