論文の概要: The Missing GAP: From Solving Square Jigsaw Puzzles to Handling Real World Archaeological Fragments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12077v1
• Date: Tue, 12 May 2026 13:04:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.871516
• Title: The Missing GAP: From Solving Square Jigsaw Puzzles to Handling Real World Archaeological Fragments
• Title（参考訳）: 正方形のJigsawパズルの解決から現実世界の考古学的破片の扱いまで
• Authors: Ofir Itzhak Shahar, Gur Elkin, Ohad Ben-Shahar,
• Abstract要約: GAPは,非制限形状の合成,高度に浸食された断片を含む,新しいジグソーパズルのデータセットである。 ジグソーパズル解決のための新しいViTおよびFlow-MatchingベースのフレームワークであるPuzzleFlowについても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0427549266235125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Jigsaw puzzle solving has been an increasingly popular task in the computer vision research community. Recent works have utilized cutting-edge architectures and computational approaches to reassemble groups of pieces into a coherent image, while achieving increasingly good results on well established datasets. However, most of these approaches share a common, restricting setting: operating solely on strictly square puzzle pieces. In this work, we introduce GAP, a set of novel jigsaw puzzles datasets containing synthetic, heavily eroded pieces of unrestricted shapes, generated by a learned distribution of real-world archaeological fragments. We also introduce PuzzleFlow, a novel ViT and Flow-Matching based framework for jigsaw puzzle solving, capable of handling complex puzzle pieces and demonstrating superior performance on GAP when compared to both classic and recent prominent works in this domain.
• Abstract（参考訳）: Jigsawのパズル解決は、コンピュータビジョン研究コミュニティでますます人気が高まっているタスクである。 近年の研究では、最先端のアーキテクチャと計算手法を利用して、断片群をコヒーレントなイメージに再構成する一方で、確立されたデータセットに対してより良好な結果が得られている。 しかし、これらのアプローチのほとんどは、厳密な正方形のパズルのピースのみを扱う、共通の制約のある設定を共有している。 本稿では, 実世界の考古学的断片の学習分布から生成した, 高度に浸食された非制限形状を含む新しいジグソーパズルデータセットであるGAPを紹介する。 我々はまた、ジグソーパズル解決のための新しいViTおよびFlow-MatchingベースのフレームワークであるPuzzleFlowを紹介した。

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