論文の概要: Constraint-Safe Graph-Context Scoring for Stable Point-Feature Labels Under Text-Width and Accessibility-Inspired Profiles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19848v1
- Date: Thu, 17 Sep 2026 08:00:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.158201
- Title: Constraint-Safe Graph-Context Scoring for Stable Point-Feature Labels Under Text-Width and Accessibility-Inspired Profiles
- Title（参考訳）: テキスト幅とアクセシビリティに着想を得た安定点特徴ラベルに対する制約付きグラフコンテキストスコーディング
- Abstract要約: LABELSENSE-Pilotは、機能ごとに8つのコンパス候補を生成し、グラフコンテキストの要約の上に多層パーセプトロンを持つ候補をスコアし、事前配置ボーナスを追加し、混合整数最適化によってレイアウトを選択するプロトタイプである。
実験では、2500の空港座標と155か国にまたがる名称を使用しており、国ごとに分けられたスプリットと生成された密度、カメラ、テキストサフィックス、好み、拡大されたストレッサーが使用されている。
LABELSENSE-Pilotは5つの種で85.62パーセントのラベルを示し、29%のフリックとゼロの衝突を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Point-feature label placement on interactive maps must reconcile geometric validity, display yield, local placement utility, and stability across camera motion. Accessibility and multilingual requirements further change label dimensions, yet algorithmic evaluations often collapse these concerns into overlap counts. We present LABELSENSE-Pilot, a reproducible prototype that generates eight compass candidates per feature, scores candidates with a multilayer perceptron over graph-context summaries, adds a previous-placement bonus, and selects a layout through mixed-integer optimization. The executed scorer is deliberately not described as a graph transformer. Every returned layout is checked for viewport containment, per-feature uniqueness, and pairwise clearance. Experiments use 2,500 airport coordinates and names spanning 155 countries, with country-grouped splits and generated density, camera, text-suffix, preference, and enlarged-font stressors. Across five seeds, LABELSENSE-Pilot displayed 85.62 percent of labels with 2.09 percent flicker and zero collisions. Versus a handcrafted-utility integer program, LABELSENSE-Pilot sacrificed 1.43 percentage points of display while reducing flicker by 12.04 points. Enlarged-box-aware layouts produced zero proxy violations, whereas standard geometry reevaluated at 1.5x violated 52.57 percent of selected placements. These results establish an auditable engineering trade-off, not human accessibility, multilingual usability, or preference. Official recent baselines and participant evidence remain required before submission.
- Abstract（参考訳）: インタラクティブマップ上の点特徴ラベル配置は、幾何学的妥当性、表示収率、局所配置ユーティリティ、カメラモーション間の安定性を調整しなければならない。
アクセシビリティと多言語要求はラベルの次元をさらに変化させるが、アルゴリズムによる評価はしばしばこれらの懸念を重複数に分解する。
LABELSENSE-Pilotは1つの特徴に対して8つのコンパス候補を生成する再現可能なプロトタイプであり、グラフコンテキストの要約の上に多層パーセプトロンを持つ候補をスコアし、前置ボーナスを追加し、混合整数最適化によりレイアウトを選択する。
実行されたスコアラは、意図的にグラフ変換器として記述されない。
返却されたレイアウトはすべて、ビューポートの封じ込め、機能ごとのユニークさ、ペアワイズクリアランスをチェックする。
実験では、2500の空港座標と155か国にまたがる名称を使用しており、国ごとに分けられたスプリットと生成された密度、カメラ、テキストサフィックス、好み、拡大されたストレッサーが使用されている。
LABELSENSE-Pilotは5つの種で85.62パーセントのラベルを示し、29%のフリックとゼロの衝突を示した。
LABELSENSE-Pilotは手作りの実用整数プログラムで、1.43ポイントの表示を犠牲にし、フリックを12.04ポイント削減した。
拡張されたボックス対応レイアウトはプロキシ違反をゼロとし、1.5倍で評価された標準幾何は選択された配置の52.57%を侵害した。
これらの結果は、人間のアクセシビリティ、多言語使用性、好みではなく、監査可能なエンジニアリングトレードオフを確立します。
最近の公式な根拠と証拠証拠は提出前に必要である。
関連論文リスト
- GUI-Primitives: Diagnosing Spatial Reasoning Failures in Vision-Language GUI Grounding [8.113418747367573]
コンピュータ利用エージェントは、インターフェイス要素を見つけるために、スクリーンショットに自然言語命令を接地する。
既存のベンチマークでは、モデルが言語を正しい要素にバインドするかどうかを区別していない。
そこで我々はGUI-Primitives(GUI-Primitives, 994-itemベンチマーク)を紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-22T08:04:59Z) - CrossProjection: Geometric Grounding Beyond Viewpoint Change in Architectural Drawings [13.010314444320384]
CrossProjectionは、視覚言語モデルがコンポーネントのアイデンティティを保持し、不均一なビューにわたって幾何学を外部化するかどうかをアンカーグラウンドで診断する。
分類的判断、候補選択、自由点、線、領域のローカライゼーションを通じてマッチング、登録、幾何学的グラウンドを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-01T06:51:38Z) - Efficient Visual Pointing for Embodied AI:Agent-Driven Data Synthesis, Cross-Block Attention, and Iterative Correction [55.11480729304395]
PointArena 2026は77.2%の精度でベンチマークで2位である。
ap proachは3つの障害モードをターゲットにしている。第一に、エージェント駆動のシンセシスは大きなセマンティクスとアンカー相対的な候補プールを構築する。
次に、determinis tic steerable-dataパイプラインは、認証された10,000サンプルのメインセットと、マスク、テンプレート、パス検証を使用するリザーブサンプルを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-29T06:39:03Z) - iSAGE: A Human-in-the-Loop Framework for Remote Sensing Semantic Segmentation via Sparse Point Supervision [0.1749935196721634]
既存のHuman-in-the-loopフレームワークは、余分なクリックを補助機械を介して密集した監視に拡張する。
本稿では, 任意の画素ではなく, 信頼度の高いモデル誤差をターゲットとした, 専門家によるクリックが, 厳密な監督と一致させるのに十分である,という仮説を立てる。
iSAGEは補助機械を使わずに動作する唯一の反復型人間-イン-ザ-ループフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-08T20:09:35Z) - SkillDAG: Self-Evolving Typed Skill Graphs for LLM Skill Selection at Scale [54.70985426016736]
本稿では,スキル間関係を型付き有向グラフとしてモデル化したSkillDAGを提案する。
各検索はベクトルマッチング、型付きエッジ隣人、競合信号を返す。
ALFWorldとSkillsBench with MiniMax-M2.7では、SkillDAGは67.1%の成功と27.3%の報酬を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T02:45:21Z) - A Modelling and Evaluation Framework for EuroCrops-Driven Sentinel-2 Crop Segmentation [78.66324246922831]
本研究では,Sentinel-2イメージとEuroCropsパーセルレベルのアノテーションからセマンティックセグメンテーション対応農業データセットを生成するパイプラインを提案する。
このデータセットには、ヨーロッパ5カ国から67,337のパッチが含まれており、10種類の作物と背景の分類を減らしている。
The four-level U-Net with Group Normalization were training using 10 Sentinel-2 spectrum bands and a Composite loss with class-weighted cross-entropy and Dice loss。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-30T11:20:29Z) - Telling Left from Right: Identifying Geometry-Aware Semantic Correspondence [80.6840060272386]
本稿では,意味的対応のための幾何学的認識の重要性を明らかにする。
この情報を活用することで,意味的対応性能が著しく向上することを示す。
提案手法は,SPair-71kデータセット上で,65.4(ゼロショット)と85.6(教師)のPCK@0.10スコアを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:45:13Z) - Contextual Label Projection for Cross-Lingual Structured Prediction [103.55999471155104]
CLaPはテキストを対象言語に翻訳し、翻訳されたテキストをコンテキストとしてラベルにコンテキスト変換を行う。
39言語間のゼロショット言語間転送において,CLaPと他のラベル投影手法のベンチマークを行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-16T10:27:28Z) - Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding
Boxes for Dense Object Detection [85.53263670166304]
一段検出器は基本的に、物体検出を密度の高い分類と位置化として定式化する。
1段検出器の最近の傾向は、局所化の質を推定するために個別の予測分岐を導入することである。
本稿では, 上記の3つの基本要素, 品質推定, 分類, ローカライゼーションについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-08T07:24:33Z)
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。