論文の概要: Retargeting Visual Data with Deformation Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13297v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 17:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 19:41:33.864853
• Title: Retargeting Visual Data with Deformation Fields
• Title（参考訳）: 変形場を用いた視覚データの再ターゲティング
• Authors: Tim Elsner, Julia Berger, Tong Wu, Victor Czech, Lin Gao, Leif Kobbelt,
• Abstract要約: Seam Carvingは、オブジェクトの削除などの操作を含むコンテンツ認識を可能にする画像編集方法である。 本稿では、低情報量放射率の場所で変形を試みながら、出力を可塑性に保つニューラルネットワークを用いて変形を学習することを提案する。 異なる視覚データを用いて実験を行った結果,本手法は従来の手法に比べてコンテンツ認識に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.716129471469992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Seam carving is an image editing method that enable content-aware resizing, including operations like removing objects. However, the seam-finding strategy based on dynamic programming or graph-cut limits its applications to broader visual data formats and degrees of freedom for editing. Our observation is that describing the editing and retargeting of images more generally by a displacement field yields a generalisation of content-aware deformations. We propose to learn a deformation with a neural network that keeps the output plausible while trying to deform it only in places with low information content. This technique applies to different kinds of visual data, including images, 3D scenes given as neural radiance fields, or even polygon meshes. Experiments conducted on different visual data show that our method achieves better content-aware retargeting compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: Seam Carvingは、オブジェクトの削除などの操作を含むコンテンツ認識のリサイズを可能にする画像編集方法である。 しかし、動的プログラミングやグラフカットに基づくSeam-finding戦略は、より広範なビジュアルデータフォーマットや編集の自由度に制限される。 我々の観察では、画像のより一般的に変位場による編集と再ターゲティングを記述することは、コンテンツ認識変形の一般化をもたらす。 情報量が少ない場所でのみ変形を図りながら、出力を可塑性に保つニューラルネットワークを用いて変形を学習することを提案する。 この技術は、画像、神経放射場として与えられる3Dシーン、ポリゴンメッシュなど、さまざまな種類の視覚データに適用できる。 異なる視覚データを用いて実験を行った結果,本手法は従来の手法と比較して,コンテンツ認識再ターゲティングの精度が向上していることがわかった。

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