論文の概要: Re-assembling the past: The RePAIR dataset and benchmark for real world 2D and 3D puzzle solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24010v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 16:16:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:06.509027
• Title: Re-assembling the past: The RePAIR dataset and benchmark for real world 2D and 3D puzzle solving
• Title（参考訳）: 過去を再組み立てする:RePAIRデータセットと実世界の2Dおよび3Dパズル解決のためのベンチマーク
• Authors: Theodore Tsesmelis, Luca Palmieri, Marina Khoroshiltseva, Adeela Islam, Gur Elkin, Ofir Itzhak Shahar, Gianluca Scarpellini, Stefano Fiorini, Yaniv Ohayon, Nadav Alali, Sinem Aslan, Pietro Morerio, Sebastiano Vascon, Elena Gravina, Maria Cristina Napolitano, Giuseppe Scarpati, Gabriel Zuchtriegel, Alexandra Spühler, Michel E. Fuchs, Stuart James, Ohad Ben-Shahar, Marcello Pelillo, Alessio Del Bue,
• Abstract要約: 我々のデータセットには、現在の2Dおよび3Dパズル解決のベンチマークに共通するユニークな特性がある。 破片と骨折は、第二次世界大戦中にポンペイ考古学公園で爆破されたフレスコの崩壊によって引き起こされた現実的なものである。 データセットは、特徴的な画像要素を持つ高解像度画像を提供するマルチモーダルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.073519734119266
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• Abstract: This paper proposes the RePAIR dataset that represents a challenging benchmark to test modern computational and data driven methods for puzzle-solving and reassembly tasks. Our dataset has unique properties that are uncommon to current benchmarks for 2D and 3D puzzle solving. The fragments and fractures are realistic, caused by a collapse of a fresco during a World War II bombing at the Pompeii archaeological park. The fragments are also eroded and have missing pieces with irregular shapes and different dimensions, challenging further the reassembly algorithms. The dataset is multi-modal providing high resolution images with characteristic pictorial elements, detailed 3D scans of the fragments and meta-data annotated by the archaeologists. Ground truth has been generated through several years of unceasing fieldwork, including the excavation and cleaning of each fragment, followed by manual puzzle solving by archaeologists of a subset of approx. 1000 pieces among the 16000 available. After digitizing all the fragments in 3D, a benchmark was prepared to challenge current reassembly and puzzle-solving methods that often solve more simplistic synthetic scenarios. The tested baselines show that there clearly exists a gap to fill in solving this computationally complex problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、パズル解法と再集合タスクのための現代的な計算およびデータ駆動手法をテストする上で、困難なベンチマークを示すRePAIRデータセットを提案する。 我々のデータセットには、現在の2Dおよび3Dパズル解決のベンチマークに共通するユニークな特性がある。 破片と骨折は、第二次世界大戦中にポンペイ考古学公園で爆破されたフレスコの崩壊によって引き起こされた現実的なものである。 破片も浸食され、不規則な形状と異なる寸法の断片が欠落しており、さらに再組み立てアルゴリズムに挑戦している。 このデータセットは、特徴的な画像要素、断片の詳細な3Dスキャン、考古学者が注釈したメタデータを含む高解像度画像を提供するマルチモーダルである。 地底の真実は、各断片の発掘と清掃を含む、数年にわたる未解決のフィールドワークを通じて作り出され、続いてアポックスのサブセットの考古学者が手作業でパズルを解いた。 入手可能な16000点中1000点。 すべてのフラグメントを3Dでデジタル化した後、ベンチマークは、より単純な合成シナリオを解決するために、現在の再組み立ておよびパズル解決手法に挑戦する準備が整った。 テストされたベースラインは、この計算的に複雑な問題を解決するのに、明らかにギャップが存在することを示している。

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