知覚光沢の予測:弱ラベルで十分か

Основні поняття

弱ラベルを活用することで、大量の人手による強ラベル付与なしに、知覚光沢を正確に予測できる。

Анотація

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:

1. 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。

2. 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。

3. 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。

Статистика

BSDFパラメータの組み合わせで定義した弱ラベルは、知覚光沢の傾向を概ね捉えられる。
画像の統計量(輝度ヒストグラムのゆがみ)は、単純な刺激に対して知覚光沢とある程度相関する。
業界標準の光沢測定手法を模した弱ラベルは、材質の光沢を概算できる。

Цитати

"弱ラベルを活用することで、大量の人手による強ラベル付与なしに、知覚光沢を正確に予測できる。"
"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。"

Ключові висновки, отримані з

Predicting Perceived Gloss

by Julia Guerre... о arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17672.pdf

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