論文の概要: Explaining Human Preferences via Metrics for Structured 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08208v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 09:23:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.66765
• Title: Explaining Human Preferences via Metrics for Structured 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: 構造的3次元再構成のためのメトリクスによる人間の嗜好の説明
• Authors: Jack Langerman, Denys Rozumnyi, Yuzhong Huang, Dmytro Mishkin,
• Abstract要約: 本稿では,構造化3次元再構成評価のための自動計測値の詳細な評価を行う。 人間の専門的判断から抽出した学習指標を提案し,分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.126484775796078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: "What cannot be measured cannot be improved" while likely never uttered by Lord Kelvin, summarizes effectively the purpose of this work. This paper presents a detailed evaluation of automated metrics for evaluating structured 3D reconstructions. Pitfalls of each metric are discussed, and a thorough analyses through the lens of expert 3D modelers' preferences is presented. A set of systematic "unit tests" are proposed to empirically verify desirable properties, and context aware recommendations as to which metric to use depending on application are provided. Finally, a learned metric distilled from human expert judgments is proposed and analyzed.
• Abstract（参考訳）: 「測定できないものは改善できない」が、ケルヴィン卿によって発せられることはないだろうが、この作品の目的を効果的に要約している。 本稿では,構造化3次元再構成評価のための自動計測値の詳細な評価を行う。 それぞれの計量の落とし穴を議論し、専門家の3Dモデリング者の好みのレンズを通して徹底的に分析する。 望ましい特性を実証的に検証するために、体系的な「単体テスト」のセットが提案され、アプリケーションに応じてどのメトリクスを使用するかというコンテキスト対応の勧告が提案されている。 最後に,人間の専門的判断から抽出した学習指標を提案し,分析した。

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