論文の概要: TSMD: A Database for Static Color Mesh Quality Assessment Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01940v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 02:19:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 15:01:19.122856
- Title: TSMD: A Database for Static Color Mesh Quality Assessment Study
- Title(参考訳): TSMD:静的カラーメッシュ品質評価のためのデータベース
- Authors: Qi Yang, Joel Jung, Haiqiang Wang, Xiaozhong Xu, and Shan Liu
- Abstract要約: テクスチャマップを備えた静的メッシュは、現代の工業や製造業で広く利用されている。
静的メッシュ圧縮アルゴリズムと客観的品質指標の研究を容易にするため、Tencent - Static Meshデータセットを作成します。
210個の歪んだサンプルは、多角形静的メッシュ符号化におけるCall for Proposalsのために開発された損失圧縮スキームによって生成される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.39605489352434
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Static meshes with texture map are widely used in modern industrial and
manufacturing sectors, attracting considerable attention in the mesh
compression community due to its huge amount of data. To facilitate the study
of static mesh compression algorithm and objective quality metric, we create
the Tencent - Static Mesh Dataset (TSMD) containing 42 reference meshes with
rich visual characteristics. 210 distorted samples are generated by the lossy
compression scheme developed for the Call for Proposals on polygonal static
mesh coding, released on June 23 by the Alliance for Open Media Volumetric
Visual Media group. Using processed video sequences, a large-scale,
crowdsourcing-based, subjective experiment was conducted to collect subjective
scores from 74 viewers. The dataset undergoes analysis to validate its sample
diversity and Mean Opinion Scores (MOS) accuracy, establishing its
heterogeneous nature and reliability. State-of-the-art objective metrics are
evaluated on the new dataset. Pearson and Spearman correlations around 0.75 are
reported, deviating from results typically observed on less heterogeneous
datasets, demonstrating the need for further development of more robust
metrics. The TSMD, including meshes, PVSs, bitstreams, and MOS, is made
publicly available at the following location:
https://multimedia.tencent.com/resources/tsmd.
- Abstract(参考訳): テクスチャマップを備えた静的メッシュは、現代の工業や製造業で広く使われており、大量のデータによってメッシュ圧縮コミュニティでかなりの注目を集めている。
静的メッシュ圧縮アルゴリズムと客観的品質指標の研究を容易にするために,リッチな視覚特性を持つ42の参照メッシュを含むtencent - static mesh dataset (tsmd) を開発した。
210の歪んだサンプルは、6月23日にalliance for open media volumetric visual media groupからリリースされた多角形静的メッシュコーディングの提案のために開発されたロスリー圧縮スキームによって生成される。
74名の視聴者から主観的スコアを収集するために, クラウドソーシングによる主観的実験を行った。
データセットは、そのサンプル多様性と平均世論スコア(mos)の精度を検証するために分析を行い、異質な性質と信頼性を確立する。
最先端の客観的メトリクスは、新しいデータセットで評価される。
ピアソンとスピアーマンの相関関係は0.75程度と報告されており、不均一なデータセットで通常観測される結果から逸脱し、より堅牢なメトリクスのさらなる開発の必要性を示している。
メッシュ、PVS、ビットストリーム、MOSを含むTSMDは、以下の場所で公開されている。
関連論文リスト
- SJTU-TMQA: A quality assessment database for static mesh with texture
map [28.821971310570436]
我々は、21の参照メッシュと945の歪んだサンプルを含む大規模なテクスチャメッシュ品質評価データベース、すなわちSJTU-TMQAを作成します。
SJTU-TMQAでは、13の最先端客観的指標が評価され、より効果的な客観的指標の必要性を示す0.6の相関関係が報告されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T14:18:04Z) - ArSDM: Colonoscopy Images Synthesis with Adaptive Refinement Semantic
Diffusion Models [69.9178140563928]
大腸内視鏡検査は臨床診断や治療に不可欠である。
注釈付きデータの不足は、既存の手法の有効性と一般化を制限する。
本稿では, 下流作業に有用な大腸内視鏡画像を生成するために, 適応Refinement Semantic Diffusion Model (ArSDM)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-03T07:55:46Z) - Robustness Analysis on Foundational Segmentation Models [28.01242494123917]
本研究では,セグメンテーションタスクのためのVisual Foundation Models (VFM) のロバストネス解析を行う。
2つの異なるデータセットを使用して、7つの最先端セグメンテーションアーキテクチャをベンチマークする。
VFMは、強靭性において不定形モデルをすべて上回るものではないにもかかわらず、圧縮誘起汚損に対する脆弱性を示し、マルチモーダルモデルはゼロショットシナリオにおける競争力を示し、VFMは特定の対象カテゴリに対して強靭性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T16:59:42Z) - Revisiting the Evaluation of Image Synthesis with GANs [55.72247435112475]
本研究では, 合成性能の評価に関する実証的研究を行い, 生成モデルの代表としてGAN(Generative Adversarial Network)を用いた。
特に、表現空間におけるデータポイントの表現方法、選択したサンプルを用いた公平距離の計算方法、各集合から使用可能なインスタンス数など、さまざまな要素の詳細な分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T17:54:32Z) - A Study on the Generality of Neural Network Structures for Monocular
Depth Estimation [14.09373215954704]
分子深度推定の一般化に向けて,様々なバックボーンネットワークを深く研究する。
我々は、分布内と分布外の両方のデータセット上で、最先端のモデルを評価する。
我々はトランスフォーマーがCNNよりも強い形状バイアスを示すのを観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T04:58:12Z) - TRoVE: Transforming Road Scene Datasets into Photorealistic Virtual
Environments [84.6017003787244]
本研究では、シミュレーションデータセットに存在する困難とドメインギャップに対処する合成データ生成パイプラインを提案する。
既存のデータセットからアノテーションや視覚的手がかりを利用すれば、自動マルチモーダルデータ生成が容易になることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-16T20:46:08Z) - Negative Data Augmentation [127.28042046152954]
負のデータ拡張サンプルは、データ分散のサポートに関する情報を提供することを示す。
我々は、NDAを識別器の合成データの追加源として利用する新しいGAN訓練目標を提案する。
実験により,本手法で訓練したモデルでは,異常検出能力の向上とともに条件付き・条件付き画像生成の改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-09T20:28:35Z) - TraDE: Transformers for Density Estimation [101.20137732920718]
TraDEは自己回帰密度推定のための自己アテンションに基づくアーキテクチャである。
本稿では, 生成したサンプルを用いた回帰, 分布外検出, トレーニングデータにおける雑音に対する頑健性などのタスクについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T07:32:51Z) - Diversity inducing Information Bottleneck in Model Ensembles [73.80615604822435]
本稿では,予測の多様性を奨励することで,ニューラルネットワークの効果的なアンサンブルを生成する問題をターゲットにする。
そこで本研究では,潜伏変数の学習における逆損失の多様性を明示的に最適化し,マルチモーダルデータのモデリングに必要な出力予測の多様性を得る。
最も競争力のあるベースラインと比較して、データ分布の変化の下で、分類精度が大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T03:10:41Z)
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。