要約
この研究では、デジタルツインでよく使われるデータモデルを取り上げ、特に、シミュレーションデータを使って学習させた表面再構成と意味的セグメンテーションモデルによる予備的な結果を紹介する。この研究は、デジタルツイン内のデータコンテキストアップにおける将来の試みの基礎となることが期待される。
要約(オリジナル)
This work takes a look at data models often used in digital twins and presents preliminary results specifically from surface reconstruction and semantic segmentation models trained using simulated data. This work is expected to serve as a ground work for future endeavours in data contextualisation inside a digital twin.
arxiv情報
| 著者 | Boris Mocialov,Eirik Eythorsson,Reza Parseh,Hoang Tran,Vegard Flovik |
| 発行日 | 2023-01-19 08:47:31+00:00 |
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