Integration von PartNet in VANNOTATOR unter Gewährleistung von Objektsegmentierungen
- Szenen automatisch aus Texten generieren zu können ist eine interessante Aufgabe der Informatik. Für diese Aufgabe wurde VANNOTATOR (Mehler und Abrami 2019, Abrami, Spiekermann und Mehler 2019, Spiekermann, Abrami und Mehler 2018) entwickelt, ein Framework, das die Beschreibung bzw. Beschriftung von VR-Szenen ermöglicht. Damit für diese Szenen die benötigten 3D-Objekte bereitgestellt werden können, sind entsprechende Datenbanken vonnöten. Diese Datenbanken müssen umfangreich annotiert sein, damit diese Aufgabe bewältigt werden kann. Deshalb wurde im Falle des VANNOTATORs auf die ShapeNetSem Datenbank zurückgegriffen (Abrami, Henlein, Kett u. a. 2020). Je detailreicher eine Szene dargestellt wird, desto detailreicher kann diese auch durch einen Text beschrieben werden. Aus diesem Grund wird die Datenbank um einen Teilbereich von PartNet (Mo u. a. 2019) erweitert. Dieser erlaubt die Option, Objekte zu segmentieren, und erweitert hierdurch das annotierbare Vokabular. Manche der bereits vorhandenen ShapeNetSem-Objekte verfügen über die Eigenschaft, dass sie auch PartNet-Objekte sind. Diese Arbeit befasst sich mit der Umsetzung, wie ShapeNetSem-Objekte mit hinterlegten PartNetObjekten durch diese ersetzt werden können. Um das zu bewerkstelligen, wurde ein Panel entworfen, in welchem ein PartNet-Objekt mit samt seinen einzelnen Segmenten aufgeführt wird. Diese Segmente können nun wie ShapeNetSem-Objekte ausgewählt und in einer Szene platziert werden. Dadurch werden 1.881 Objekte mit wiederum 34.016 Unterobjekten VANNOTATOR zur Verfügung gestellt. Dieses vergrößerte Vokabular hilft Natural Language Processing noch effektiver und präziser voranzutreiben.
Author: | Tobias Felden |
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URN: | urn:nbn:de:hebis:30:3-668634 |
Place of publication: | Frankfurt am Main |
Referee: | Alexander MehlerORCiDGND |
Document Type: | Bachelor Thesis |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2022/02/11 |
Year of first Publication: | 2021 |
Publishing Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
Granting Institution: | Johann Wolfgang Goethe-Universität |
Date of final exam: | 2021/08/09 |
Release Date: | 2022/03/11 |
Tag: | Vannotator |
Page Number: | 45 |
HeBIS-PPN: | 492816042 |
Institutes: | Informatik und Mathematik |
Dewey Decimal Classification: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
Sammlungen: | Universitätspublikationen |
Licence (German): | ![]() |