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English(EN) I need feedback on this architecture for amodal raster-to-vector using a hybrid approach. [D]

开发者就非模态填充和节点放置以用于栅格到矢量工具征求反馈

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者正在就一个开源栅格到矢量追踪器 Inkvec 的拟议架构征求反馈。主要目标是提高该工具的非模态填充能力，这涉及到预测和补全图像中的隐藏形状，目标是在 emoji 数据集上达到 0.52 的中位数 IoU。开发者还计划使用 1D CNN 和可能的流匹配来优化节点放置，以获得更像人类的矢量输出，目标是整个系统的参数量低于 1 亿。 AI

影响 这项工作可能导致更复杂的矢量化工具能够重建隐藏的几何形状。

排序理由 开发者就开源工具的架构征求反馈。

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开发者就非模态填充和节点放置以用于栅格到矢量工具征求反馈

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开发者就开源工具的架构征求反馈。
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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/incorporo ·

    我需要关于使用混合方法进行非模态栅格到矢量转换的架构的反馈。[D]

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1xutg9v/i_need_feedback_on_this_architecture_for_amodal/"> <img alt="I need feedback on this architecture for amodal raster-to-vector using a hybrid approach. [D]" src="https://preview.redd.it/4mnyu7bmx91…

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