論文の概要: evomap: A Toolbox for Dynamic Mapping in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04611v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 18:02:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.549063
• Title: evomap: A Toolbox for Dynamic Mapping in Python
• Title（参考訳）: evomap: Pythonの動的マッピングのためのツールボックス
• Authors: Maximilian Matthe,
• Abstract要約: evomapは動的マッピングのためのPythonパッケージである。 これはEvoMap動的マッピングフレームワークを実装しており、もともとMathe, Ringel, Skiera (2023) によって提案された。 本稿では、静的および動的マッピングの基礎を概説し、evomapのアーキテクチャと機能を説明し、その応用例を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents evomap, a Python package for dynamic mapping. Mapping methods are widely used across disciplines to visualize relationships among objects as spatial representations, or maps. However, most existing statistical software supports only static mapping, which captures objects' relationships at a single point in time and lacks tools to analyze how these relationships evolve. evomap fills this gap by implementing the dynamic mapping framework EvoMap, originally proposed by Matthe, Ringel, and Skiera (2023), which adapts traditional static mapping methods for dynamic analyses. The package supports multiple mapping techniques, including variants of Multidimensional Scaling (MDS), Sammon Mapping, and t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). It also includes utilities for data preprocessing, exploration, and result evaluation, offering a comprehensive toolkit for dynamic mapping applications. This paper outlines the foundations of static and dynamic mapping, describes the architecture and functionality of evomap, and illustrates its application through an extensive usage example.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的マッピングのためのPythonパッケージであるevomapについて述べる。 マッピング手法は、オブジェクト間の関係を空間表現やマップとして視覚化するために、様々な分野に広く使用されている。 しかし、既存の統計ソフトウェアのほとんどは静的マッピングのみをサポートしており、オブジェクトの関係を単一の時点で捉え、それらの関係がどのように進化するかを分析するためのツールが欠如している。 evomapは、動的マッピングフレームワークであるEvoMapを実装することで、このギャップを埋める。 このパッケージは、MDS(Multidimensional Scaling)、Sammon Mapping、t-distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)など、複数のマッピング技術をサポートしている。 また、データ前処理、探索、結果評価のためのユーティリティが含まれており、動的マッピングアプリケーションのための包括的なツールキットを提供する。 本稿では、静的および動的マッピングの基礎を概説し、evomapのアーキテクチャと機能を説明し、その応用例を概説する。

関連論文リスト

• IC-Mapper: Instance-Centric Spatio-Temporal Modeling for Online Vectorized Map Construction [18.975185033472968]
  IC-Mapperは2つの主要なコンポーネントで構成されるインスタンス中心のオンラインマッピングフレームワークである。 空間次元から歴史的グローバルマップの点サンプリングを行い、現在のフレームに対応するインスタンスの検出結果と統合して、地図のリアルタイム展開と更新を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T20:28:34Z)
• MapExplorer: New Content Generation from Low-Dimensional Visualizations [60.02149343347818]
  低次元の可視化や「投影マップ」は大規模で複雑なデータセットの解釈に広く用いられている。 これらの視覚化は、既存の知識空間を理解するのに役立つだけでなく、未知の領域への探索を暗黙的にガイドする。 プロジェクションマップ内の座標をコヒーレントでコンテキストに整合したテキストコンテンツに変換する新しい知識発見タスクであるMapExplorerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T20:16:13Z)
• A Top-down Graph-based Tool for Modeling Classical Semantic Maps: A Crosslinguistic Case Study of Supplementary Adverbs [50.982315553104975]
  セマンティックマップモデル(SMM)は、言語横断的なインスタンスや形式からネットワークのような概念空間を構築する。 ほとんどのSMMは、ボトムアップ手順を使用して、人間の専門家によって手動で構築される。 本稿では,概念空間とSMMをトップダウンで自動生成するグラフベースの新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T12:06:41Z)
• Mapping the Unseen: Unified Promptable Panoptic Mapping with Dynamic Labeling using Foundation Models [2.914924674957017]
  動的ラベリングに基礎モデルを活用するUPPM(Unified Promptable Panoptic Mapping)を提案する。 UPPMは、フラットデータセットでは0.61cm(英語版))、最高パノプティクス品質(英語版)(0.414)、最先端セグメンテーション法(英語版)よりも優れた性能を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T15:08:39Z)
• FM-Fusion: Instance-aware Semantic Mapping Boosted by Vision-Language Foundation Models [24.77953131753715]
  視覚言語基礎モデルの開発は、データ分散における強力なゼロショット転送可能性を示している。 本稿では,開集合ラベル測定から近接集合意味クラスを予測するための確率的ラベル融合法を提案する。 我々は,すべてのモジュールを統合意味マッピングシステムに統合し,RGB-D入力のシーケンスを読み取って,インスタンス認識意味マップを漸進的に再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T03:19:02Z)
• PRASEMap: A Probabilistic Reasoning and Semantic Embedding based Knowledge Graph Alignment System [22.6762874669173]
  PRASEMapは教師なしのKGアライメントシステムで、確率推論(PR)とセマンティック埋め込み(SE)の両方の手法でマッピングを反復的に計算する。 PRASEMapは、SEモジュールとして様々な埋め込みベースのKGアライメントアプローチをサポートし、簡単なヒューマンコンピュータインタラクションを可能にする。 このデモでは、ユーザフレンドリーなインターフェースを備えたスタンドアロンのWebアプリケーションを通じて、これらの機能を紹介している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T14:06:09Z)
• TSDF++: A Multi-Object Formulation for Dynamic Object Tracking and Reconstruction [57.1209039399599]
  我々は,シーン全体とその中のすべてのオブジェクトに対して,単一のボリュームを維持できるマップ表現を提案する。 複数の動的オブジェクト追跡および再構成シナリオにおいて,本表現は,近接して移動する他のオブジェクトによって一時的にオクルードされても,表面の正確な再構成を維持できる。 提案したTSDF++の定式化を公開合成データセット上で評価し,標準のTSDFマップ表現と比較した場合の閉塞面の復元性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-16T16:15:05Z)
• Radar-based Dynamic Occupancy Grid Mapping and Object Detection [55.74894405714851]
  近年、古典的占有グリッドマップのアプローチが動的占有グリッドマップに拡張されている。 本稿では,従来のアプローチのさらなる発展について述べる。 複数のレーダセンサのデータを融合し、グリッドベースの物体追跡・マッピング手法を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-09T09:26:30Z)

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。