Fugu-MT 論文翻訳(概要): MSD: A Benchmark Dataset for Floor Plan Generation of Building Complexes

論文の概要: MSD: A Benchmark Dataset for Floor Plan Generation of Building Complexes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10121v2
Date: Wed, 17 Jul 2024 09:24:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 11:56:44.639211
Title: MSD: A Benchmark Dataset for Floor Plan Generation of Building Complexes
Title（参考訳）: MSD: 建築施設の床計画作成のためのベンチマークデータセット
Authors: Casper van Engelenburg, Fatemeh Mostafavi, Emanuel Kuhn, Yuntae Jeon, Michael Franzen, Matthias Standfest, Jan van Gemert, Seyran Khademi,
Abstract要約: textbfModified Swiss Dwellings (MSD) - 大規模なフロアプランデータセット。 MSDは中規模から大規模の複合住宅の5.3K以上のフロアプランがあり、18.9K以上のアパートをカバーしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9924720592711935
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diverse and realistic floor plan data are essential for the development of useful computer-aided methods in architectural design. Today's large-scale floor plan datasets predominantly feature simple floor plan layouts, typically representing single-apartment dwellings only. To compensate for the mismatch between current datasets and the real world, we develop \textbf{Modified Swiss Dwellings} (MSD) -- the first large-scale floor plan dataset that contains a significant share of layouts of multi-apartment dwellings. MSD features over 5.3K floor plans of medium- to large-scale building complexes, covering over 18.9K distinct apartments. We validate that existing approaches for floor plan generation, while effective in simpler scenarios, cannot yet seamlessly address the challenges posed by MSD. Our benchmark calls for new research in floor plan machine understanding. Code and data are open.
Abstract（参考訳）: 建築設計における有用なコンピュータ支援手法の開発には,多元的かつ現実的なフロアプランデータが必要である。今日の大規模なフロアプランデータセットは主に単純なフロアプランのレイアウトを特徴としている。現在のデータセットと実世界のミスマッチを補うために、我々は、マルチパートメント住宅のレイアウトのかなりのシェアを含む最初の大規模フロアプランデータセットである‘textbf{Modified Swiss Dwellings} (MSD) を開発した。 MSDは中規模から大規模の複合住宅の5.3K以上のフロアプランがあり、18.9K以上のアパートをカバーしている。従来のフロアプラン生成手法は,より単純なシナリオでは有効であるが,MSDがもたらした課題に対して,まだシームレスに対処できないことが検証された。我々のベンチマークでは、フロアプランマシン理解の新しい研究が求められている。コードとデータはオープンです。

関連論文リスト

PDDLEGO: Iterative Planning in Textual Environments [56.12148805913657]
テキスト環境における計画は、現在のモデルにおいても長年にわたる課題であることが示されている。我々は,あるサブゴールの部分的な計画に導く計画表現を反復的に構築するPDDLEGOを提案する。数ショットのPDDLEGOで作成するプランは,Coin Collectorシミュレーションでエンドツーエンドのプランを生成するよりも43%効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T08:01:20Z)
FloorSet -- a VLSI Floorplanning Dataset with Design Constraints of Real-World SoCs [10.277800264277452]
システム・オン・ア・チップ(SoC)とそのサブシステムのフロアプランニングは、物理的設計フローの重要かつ非自明なステップである。 FloorSet -- 合成固定アウトラインフロアプランレイアウトの包括的なデータセットを2つ紹介する。 FloorSetは、大規模制約付き最適化問題の基礎研究を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-09T00:37:56Z)
Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning Framework for Environments under Uncertainty [56.30846158280031]
具体的AIのためのタスクプランニングは、最も難しい問題の1つだ。 In-paintingとしての計画」というタスク非依存の手法を提案する。提案するフレームワークは,様々な具体的AIタスクにおいて,有望なパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-02T10:07:17Z)
Semi-supervised Learning from Street-View Images and OpenStreetMap for Automatic Building Height Estimation [59.6553058160943]
本稿では,Mapillary SVIとOpenStreetMapのデータから建物の高さを自動的に推定する半教師付き学習(SSL)手法を提案する。提案手法は, 平均絶対誤差(MAE)が約2.1mである建物の高さを推定する上で, 明らかな性能向上につながる。予備結果は,低コストなVGIデータに基づく提案手法のスケールアップに向けた今後の取り組みを期待し,動機づけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-05T18:16:30Z)
Embodied Task Planning with Large Language Models [86.63533340293361]
本研究では,現場制約を考慮した地上計画のための具体的タスクにおけるTAsk Planing Agent (TaPA)を提案する。推論の際には,オープンボキャブラリオブジェクト検出器を様々な場所で収集された多視点RGB画像に拡張することにより,シーン内の物体を検出する。実験の結果,我々のTaPAフレームワークから生成されたプランは,LLaVAやGPT-3.5よりも大きなマージンで高い成功率が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-04T17:58:25Z)
PlanT: Explainable Planning Transformers via Object-Level Representations [64.93938686101309]
PlanTは、自動運転のコンテキストにおける計画のための新しいアプローチである。 PlanTは、コンパクトなオブジェクトレベルの入力表現を持つ模倣学習に基づいている。この結果から,PlanTは幾何学的に距離をおいても,現場で最も関連性の高い物体に焦点を合わせることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-25T17:59:46Z)
ReCo: A Dataset for Residential Community Layout Planning [21.5996284220876]
ReCoは、37,646人の居住コミュニティレイアウトプランを持つ複数のデータ形式で提供され、598,728の住宅ビルを高さ情報でカバーしている。自動住宅群落配置計画におけるReCoの有効性を検証するため,GANに基づく2つの生成モデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-08T17:19:55Z)
Differentiable Spatial Planning using Transformers [87.90709874369192]
本研究では、長距離空間依存を計画して行動を生成する障害マップを与えられた空間計画変換器(SPT)を提案する。エージェントが地上の真理マップを知らない環境では、エンド・ツー・エンドのフレームワークで事前訓練されたSPTを利用する。 SPTは、操作タスクとナビゲーションタスクの両方のすべてのセットアップにおいて、最先端の差別化可能なプランナーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-02T06:48:16Z)
MonteFloor: Extending MCTS for Reconstructing Accurate Large-Scale Floor Plans [41.31546857809168]
うるさい3次元点雲からフロアプランを再構成する新しい手法を提案する。私たちの主な貢献は、モンテカルロ木探索(mcts)アルゴリズムに依存する原則に基づくアプローチです。本手法は, 構造化3Dおよびフロア-SPデータセットを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-20T11:36:49Z)
Scan2Plan: Efficient Floorplan Generation from 3D Scans of Indoor Scenes [9.71137838903781]
Scan2Planは,室内環境の構造要素の3次元スキャンから,フロアプランを正確に推定するための新しい手法である。提案手法は、初期ステージがシーンの無秩序な点雲をクラスタリングする2段階のアプローチを取り入れたものである。その後の段階では、各部屋について単純なポリゴンによってパラメータ化された閉周を推定する。最後のフロアプランは、グローバル・コーディネート・システムにおけるすべての部屋周計の集合である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-16T17:59:41Z)

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。