Fugu-MT 論文翻訳(概要): A new visual quality metric for Evaluating the performance of multidimensional projections

論文の概要: A new visual quality metric for Evaluating the performance of multidimensional projections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16309v1
Date: Tue, 23 Jul 2024 09:02:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 17:56:16.919919
Title: A new visual quality metric for Evaluating the performance of multidimensional projections
Title（参考訳）: 多次元投影の性能評価のための新しい視覚的品質指標
Authors: Maniru Ibrahim, Thales Vieira,
Abstract要約: 人間の知覚に基づく新しい視覚品質指標を提案する。提案手法は,MPの質を従来の測定値よりも正確に分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6574413179773757
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multidimensional projections (MP) are among the most essential approaches in the visual analysis of multidimensional data. It transforms multidimensional data into two-dimensional representations that may be shown as scatter plots while preserving their similarity with the original data. Human visual perception is frequently used to evaluate the quality of MP. In this work, we propose to study and improve on a well-known map called Local Affine Multidimensional Projection (LAMP), which takes a multidimensional instance and embeds it in Cartesian space via moving least squares deformation. We propose a new visual quality metric based on human perception. The new metric combines three previously used metrics: silhouette coefficient, neighborhood preservation, and silhouette ratio. We show that the proposed metric produces more precise results in analyzing the quality of MP than other previously used metrics. Finally, we describe an algorithm that attempts to overcome a limitation of the LAMP method which requires a similar scale for control points and their counterparts in the Cartesian space.
Abstract（参考訳）: 多次元投影法(MP)は多次元データの視覚解析において最も重要な手法の一つである。多次元データを、元のデータと類似性を保ちながら散乱プロットとして表される2次元表現に変換する。人間の視覚知覚は、MPの品質を評価するために頻繁に使用される。本研究では,局所アフィン多次元射影 (Local Affine Multidimensional Projection, LAMP) と呼ばれる,多次元のインスタンスを最小二乗変形によってカルト空間に埋め込んだよく知られた写像について検討し,改良する。人間の知覚に基づく新しい視覚品質指標を提案する。この新しい測定基準は、シルエット係数、近隣保存率、シルエット比の3つを組み合わせたものである。提案手法は,MPの質を従来の測定値よりも正確に分析する。最後に,LAMP法の限界を克服しようとするアルゴリズムについて述べる。

関連論文リスト

RadOcc: Learning Cross-Modality Occupancy Knowledge through Rendering Assisted Distillation [50.35403070279804]
マルチビュー画像を用いた3次元シーンの占有状況とセマンティクスを推定することを目的とした,新たな課題である3D占有予測手法を提案する。本稿では,RandOccを提案する。Rendering Assisted distillation paradigm for 3D Occupancy prediction。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-19T03:39:56Z)
Large-Scale Evaluation of Topic Models and Dimensionality Reduction Methods for 2D Text Spatialization [2.6034734004409303]
本稿では,テキストコーパスの構造を抽出する上で,解釈可能なトピックモデルが有用であることを示す。トピックモデルと次元削減に基づくテキスト空間化の効果的な設計のためのガイドラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-17T14:08:25Z)
Parametric Depth Based Feature Representation Learning for Object Detection and Segmentation in Bird's Eye View [44.78243406441798]
本稿では,このような特徴変換をモデル化するために,深度などの幾何学的情報を活用することに焦点を当てる。まず2次元画像の特徴を,各ビューの画素ごとのパラメトリック深度分布を予測して,エゴ車に定義された3次元空間に引き上げる。次に、深度からBEVフレームへの3次元空間占有度に基づいて、3次元特徴体積を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-09T06:07:22Z)
Contour Context: Abstract Structural Distribution for 3D LiDAR Loop Detection and Metric Pose Estimation [31.968749056155467]
本稿では,高精度な3DoF距離ポーズ推定を用いた簡易かつ効果的かつ効率的なトポロジカルループ閉包検出パイプラインを提案する。我々は,3次元LiDAR点から投影されるBEV像を構造層分布として解釈する。検索キーは、層状KD木でインデックスされたデータベースの検索を高速化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-13T07:18:24Z)
Learning-Based Dimensionality Reduction for Computing Compact and Effective Local Feature Descriptors [101.62384271200169]
特徴の形でのイメージパッチの独特な表現は多くのコンピュータビジョンとロボティクスのタスクの重要な構成要素である。マルチ層パーセプトロン(MLP)を用いて,低次元ながら高品質な記述子を抽出する。視覚的ローカライゼーション、パッチ検証、画像マッチング、検索など、さまざまなアプリケーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:59:04Z)
Hierarchical Nearest Neighbor Graph Embedding for Efficient Dimensionality Reduction [25.67957712837716]
元の空間における1-アレスト近傍グラフ上に構築された階層構造に基づく新しい手法を提案する。この提案は、t-SNE と UMAP の最新バージョンと競合する最適化のないプロジェクションである。そこで本論文では,提案手法の健全性について論じ,28～16Kの範囲で1Kから1100万のサンプルと寸法の異なるデータセットの多種多様なコレクション上で評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-24T11:41:16Z)
Incorporating Texture Information into Dimensionality Reduction for High-Dimensional Images [65.74185962364211]
距離ベース次元削減手法に周辺情報を組み込む手法を提案する。画像パッチを比較する異なる手法の分類に基づいて,様々なアプローチを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-18T13:17:43Z)
Direct Multi-view Multi-person 3D Pose Estimation [138.48139701871213]
マルチビュー画像からマルチパーソン3Dポーズを推定するためのMulti-view Pose Transformer(MvP)を提案する。 MvPは、中間タスクに頼ることなく、複数の人物の3Dポーズを直接クリーンで効率的な方法で回帰する。我々は,MvPモデルがより効率的でありながら,いくつかのベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-07T13:09:20Z)
UnProjection: Leveraging Inverse-Projections for Visual Analytics of High-Dimensional Data [63.74032987144699]
提案するNNInvは,プロジェクションやマッピングの逆を近似する深層学習技術である。 NNInvは、2次元投影空間上の任意の点から高次元データを再構成することを学び、ユーザーは視覚分析システムで学習した高次元表現と対話することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-02T17:11:57Z)
Multi-person 3D Pose Estimation in Crowded Scenes Based on Multi-View Geometry [62.29762409558553]
マルチパーソナライズされた3次元ポーズ推定手法における特徴マッチングと深さ推定のコアは、エピポーラ制約である。スパサーの群衆シーンにおけるこの定式化の良好なパフォーマンスにもかかわらず、その効果はより密集した群衆の状況下でしばしば挑戦される。本稿では,マルチパーソン3次元ポーズ推定式から脱却し,群衆ポーズ推定として再編成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-21T17:59:36Z)

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。