論文の概要: A Generic Hybrid Framework for 2D Visual Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19325v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 17:21:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:13.138519
• Title: A Generic Hybrid Framework for 2D Visual Reconstruction
• Title（参考訳）: 2次元視覚再構成のためのジェネリックハイブリッドフレームワーク
• Authors: Daniel Rika, Dror Sholomon, Eli David, Alexandre Pais, Nathan S. Netanyahu,
• Abstract要約: 本稿では,2次元実世界の再現タスクを,正方形の非重複部分を持つジグソーパズル問題 (JPP) として定式化するための多目的ハイブリッドフレームワークを提案する。 提案手法は,一対のパズル片を論理的に評価する深層学習(DL)ベースの互換性尺度(CM)モデルを統合する。 我々の独自のハイブリッド手法は、ポルトガルのタイルパネルと大きな劣化パズルを浸食境界で再構築することで、最先端のSOTA(State-of-the-art)を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a versatile hybrid framework for addressing 2D real-world reconstruction tasks formulated as jigsaw puzzle problems (JPPs) with square, non-overlapping pieces. Our approach integrates a deep learning (DL)-based compatibility measure (CM) model that evaluates pairs of puzzle pieces holistically, rather than focusing solely on their adjacent edges as traditionally done. This DL-based CM is paired with an optimized genetic algorithm (GA)-based solver, which iteratively searches for a global optimal arrangement using the pairwise CM scores of the puzzle pieces. Extensive experimental results highlight the framework's adaptability and robustness across multiple real-world domains. Notably, our unique hybrid methodology achieves state-of-the-art (SOTA) results in reconstructing Portuguese tile panels and large degraded puzzles with eroded boundaries.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元実世界の再現タスクを,正方形の非重複部分を持つジグソーパズル問題 (JPP) として定式化するための多目的ハイブリッドフレームワークを提案する。 本手法では,従来のように隣接するエッジのみに焦点を絞るのではなく,一対のパズルピースを論理的に評価する,ディープラーニング(DL)ベースの互換性尺度(CM)モデルを統合する。 本発明のDLベースのCMは、最適化された遺伝的アルゴリズム(GA)ベースの解法とペアリングされ、パズルピースのペアのCMスコアを用いて、グローバルな最適配置を反復的に探索する。 大規模な実験の結果は、フレームワークの適応性と、複数の現実世界のドメインにわたる堅牢性を強調している。 特に、我々のユニークなハイブリッド手法は、ポルトガルのタイルパネルと、浸食境界を持つ大きな劣化パズルを再構築する、最先端のSOTA(State-of-the-art)の成果を達成する。

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