Fugu-MT 論文翻訳(概要): DataViz3D: An Novel Method Leveraging Online Holographic Modeling for Extensive Dataset Preprocessing and Visualization

論文の概要: DataViz3D: An Novel Method Leveraging Online Holographic Modeling for Extensive Dataset Preprocessing and Visualization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10416v1
Date: Thu, 18 Jan 2024 23:02:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 17:35:41.728487
Title: DataViz3D: An Novel Method Leveraging Online Holographic Modeling for Extensive Dataset Preprocessing and Visualization
Title（参考訳）: DataViz3D: 大規模データセット前処理と可視化のためのオンラインホログラフィモデリングを活用した新しい手法
Authors: Jinli Duan
Abstract要約: DataViz3Dは、ホログラフィック技術を用いて複雑なデータセットをインタラクティブな3D空間モデルに変換する。このツールは、データセットのXYZ座標に正確にマッピングされた3D空間内で散乱プロットを生成することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: DataViz3D is an innovative online software that transforms complex datasets into interactive 3D spatial models using holographic technology. This tool enables users to generate scatter plot within a 3D space, accurately mapped to the XYZ coordinates of the dataset, providing a vivid and intuitive understanding of the spatial relationships inherent in the data. DataViz3D's user friendly interface makes advanced 3D modeling and holographic visualization accessible to a wide range of users, fostering new opportunities for collaborative research and education across various disciplines.
Abstract（参考訳）: DataViz3Dは、複雑なデータセットをホログラフィック技術を使ってインタラクティブな3D空間モデルに変換する革新的なオンラインソフトウェアである。このツールは、データセットのXYZ座標に正確にマッピングされた3D空間内で散乱プロットを生成し、データ固有の空間関係を鮮明で直感的な理解を提供する。 DataViz3Dのユーザフレンドリーなインターフェースは、高度な3Dモデリングとホログラフィック視覚化を広範囲のユーザからアクセス可能とし、さまざまな分野にわたる共同研究と教育の新たな機会を育む。

関連論文リスト

GaussianAnything: Interactive Point Cloud Latent Diffusion for 3D Generation [75.39457097832113]
本稿では,インタラクティブなポイントクラウド構造ラテント空間を備えたスケーラブルで高品質な3D生成を実現する,新しい3D生成フレームワークを提案する。本フレームワークでは,複数ビューのRGB-D(epth)-N(ormal)レンダリングを入力として使用する変分オートエンコーダを,3次元形状情報を保存する独自のラテント空間設計を用いて構成する。提案手法であるGaussianAnythingは,複数モード条件付き3D生成をサポートし,ポイントクラウド,キャプション,シングル/マルチビュー画像入力を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-12T18:59:32Z)
SyntheOcc: Synthesize Geometric-Controlled Street View Images through 3D Semantic MPIs [34.41011015930057]
SyntheOccは、2次元拡散モデルに対する条件入力として3次元幾何学情報を効率的にエンコードする方法の課題に対処する。提案手法は,3次元意味的マルチプレーン画像(MPI)を革新的に組み込んで,包括的かつ空間的に整合した3次元シーン記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-01T02:29:24Z)
Enhancing Generalizability of Representation Learning for Data-Efficient 3D Scene Understanding [50.448520056844885]
本研究では,実世界のパターンを持つ多様な合成シーンを生成可能なベイズネットワークを提案する。一連の実験は、既存の最先端の事前学習手法に比べて、我々の手法が一貫した優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:43:53Z)
Scene-LLM: Extending Language Model for 3D Visual Understanding and Reasoning [24.162598399141785]
Scene-LLMは3次元視覚言語モデルであり、インタラクティブな3次元屋内環境におけるエンボディエージェントの能力を高める。 Scene-LLMを用いた実験は, 密接なキャプション, 質問応答, 対話型プランニングにおいて, 強力な機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T01:18:48Z)
General Line Coordinates in 3D [2.9465623430708905]
3Dビジュアライゼーションにおける解釈可能なインタラクティブな視覚パターン発見は、機械学習を前進させる有望な方法である。 GLC (3D General Line Coordinates) 可視化空間で行われ、3D内のすべてのn-D情報を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-17T17:42:20Z)
3D Face Reconstruction Using A Spectral-Based Graph Convolution Encoder [3.749406324648861]
本稿では,既存の2次元機能と3次元機能を統合し,モデル学習プロセスを導く革新的なアプローチを提案する。我々のモデルはデータセットの組み合わせから2D-3Dデータペアを用いて訓練され、NoWベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-08T11:09:46Z)
VolumeDiffusion: Flexible Text-to-3D Generation with Efficient Volumetric Encoder [56.59814904526965]
本稿では,テキストから3D生成のための先駆的な3Dエンコーダを提案する。マルチビュー画像から特徴ボリュームを効率よく取得する軽量ネットワークを開発した。 3Dボリュームは、3D U-Netを使用してテキストから3D生成のための拡散モデルに基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T18:59:05Z)
Multi-Modal Dataset Acquisition for Photometrically Challenging Object [56.30027922063559]
本稿では,3次元視覚タスクにおける現在のデータセットの限界について,精度,サイズ,リアリズム,および光度に挑戦する対象に対する適切な画像モダリティの観点から検討する。既存の3次元認識と6次元オブジェクトポーズデータセットを強化する新しいアノテーションと取得パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-21T10:38:32Z)
AutoDecoding Latent 3D Diffusion Models [95.7279510847827]
本稿では,3次元オートデコーダをコアとした静的・明瞭な3次元アセットの生成に対して,新しいアプローチを提案する。 3D Autodecoderフレームワークは、ターゲットデータセットから学んだプロパティを潜時空間に埋め込む。次に、適切な中間体積潜在空間を特定し、ロバストな正規化と非正規化演算を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-07T17:59:14Z)
PolarMOT: How Far Can Geometric Relations Take Us in 3D Multi-Object Tracking? [62.997667081978825]
グラフのノードとして3D検出を符号化し、グラフエッジ上の局所極座標を用いてオブジェクト間の空間的および時間的対関係を符号化する。これにより、グラフニューラルネットワークは、時間的および空間的相互作用を効果的に符号化することができる。我々はnuScenesデータセット上に新しい最先端のデータセットを構築し、さらに重要なことに、私たちの手法であるPolarMOTが、異なる場所にわたって驚くほどよく一般化されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-03T10:06:56Z)

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。