Eduard: Swiss-Vogue Reduction Shading for Maps 機械学習の使用法

私たちは、2020 年 10 月の立ち上げに向けて、ニューラル ネットワークの使用を支援するための支援に関する 論文を最初に公開しました。 Eduard.

Eduard は、地図製作者が壮大な暗いレリーフを取得するのを助けるように設計されています。地形図。 機械学習 (ML) オブジェクトを使用して、正しいスイス ファッションの暗いレリーフを取得します。これは、地形に合わせてカスタマイズできる位置にあります。

地図は見事で、アプリはさらに鮮やかに見えますが、おそらくおそらくおそらくおそらくさらに、「エイド シェーディング」とは何なのか、疑問に思うことはよくあります。 なぜ私たちのシステムは注目に値するのですか?

ぼんやりしたエイドの写真が見事に見えたとしても、それらは単独で老化することを意図したものではありません。 シャドウエイドは現在、2D マップに 3D フロアシーを生成するために、さまざまなマップの側面と共に熟成されています。 最高品質のレリーフは、熟練した地図製作者によって手作りされているため、専門的な能力が必要です。 スイスの国家地図作成機関

多くのありふれた陰影暗いレリーフを作成するためのアルゴリズムが存在し、ArcGIS や QGIS を賞賛するアプリケーションで簡単に使用できるものもありますが、それらはもはや表現力豊かではありません (例については、論文 を参照してください)。 これらのレリーフを上昇させることは、単純なイルミネーション ダイレクトを望むアートワークの発明の一部であるため、「人間性」をステップバイステップのアルゴリズムにエンコードすることを検討することは、非常に複雑すぎます。 ここで ML が画像に入ります。 )

ETH チューリッヒの同僚との集中的な実験と共同作業の後、デジタル標高オブジェクト (DEM) から壮大な暗いレリーフに変換するために U-Procure をトレーニングしました。 コミュニティはすぐに、無意味な地形の詳細を削除し、照明経路を調整し、明るさを変えてより高い地形を強調するなど、ハンドブックのレリーフから重要なドロー ソリューションを学ぶ立場になりました。 製造されたレリーフのチップの品質を検証するために、この分野の 18 人の専門家と調査を実施した結果、ML で生成されたレリーフが独特の品質であることが示されました (論文 を参照)。