arXiv Computer Vision· Lunyan Wang, Chuanzhi Xu, Ziyuan Tao, Weidong Cai·· 13 小时前AI 评分21
GlobalPuzzle：融合全局视觉信息的遗传搜索用于侵蚀拼图复原
GlobalPuzzle: Globally Informed Genetic Search for Eroded Jigsaw Puzzle Reassembly
AI 导读
GlobalPuzzle 是一个结合全局画布级评估、动作引导与遗传搜索的拼图复原框架，用于解决碎片边界不规则侵蚀下的重组难题。现有方法在 GAP benchmark 的 5×5 拼图上完美组装准确率仅 0.3%，而依赖成对边界兼容性的搜索方法缺乏全局视觉信息来评估和引导搜索。GlobalPuzzle 将全局视觉信息引入候选组装的评估与优化，以化解仅凭侵蚀边界难以确定的模糊相邻关系。
推荐理由模型分析
针对不规则侵蚀碎片拼接中仅靠两两边界匹配难以消歧的问题，GlobalPuzzle 把全局画布评估、动作引导与遗传搜索结合，使候选拼装可被整体视觉信息评价并迭代增删、替换和移动连通块。原文以 GAP 基准 5×5 拼图作比较，指出已有方法完美拼装准确率仅 0.3%，但未给出自身量化结果，证据边界需注意。做碎片重组、文物数字化或组合优化搜索的研究者可据此比较全局评估与局部匹配的取舍。
来源：arXiv Computer Vision · arxiv.org