本研究では、知覚光沢を予測するための新しい手法を提案している。従来の手法は大量の人手による強ラベル付与を必要としていたが、本手法では自動生成された弱ラベルを活用することで、大幅にラベル付与コストを削減できる。
具体的には以下の3つの貢献がある:
3種類の自動生成弱ラベル(BSDFモデル、画像統計量、業界標準)を提案し、これらを強ラベルと組み合わせることで、従来手法を上回る予測精度を実現した。
強ラベルの80%削減が可能で、予測精度を維持できることを示した。
照明、ジオメトリ、材質の系統的な変化を含む新しい評価用データセットを作成し、提案手法の一貫性と一般化性を検証した。
提案手法は、大量の人手ラベル付与なしに知覚光沢を正確に予測でき、材質外観の理解や編集、合成などのグラフィックス応用に貢献できる。
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by Julia Guerre... om arxiv.org 03-27-2024
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