Learning to Solve Geometric Construction Problems from Images

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F21%3A00354463" target="_blank" >RIV/68407700:21730/21:00354463 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-81097-9_14" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-81097-9_14</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81097-9_14" target="_blank" >10.1007/978-3-030-81097-9_14</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Learning to Solve Geometric Construction Problems from Images

Popis výsledku v původním jazyce

We describe a purely image-based method for finding geometric constructions with a ruler and compass in the Euclidea geometric game. The method is based on adapting the Mask R-CNN state-of-the-art visual recognition neural architecture and adding a tree-based search procedure to it. In a supervised setting, the method learns to solve all 68 kinds of geometric construction problems from the first six level packs of Euclidea with an average 92% accuracy. When evaluated on new kinds of problems, the method can solve 31 of the 68 kinds of Euclidea problems. We believe that this is the first time that purely image-based learning has been trained to solve geometric construction problems of this difficulty.

Název v anglickém jazyce

Learning to Solve Geometric Construction Problems from Images

Popis výsledku anglicky

We describe a purely image-based method for finding geometric constructions with a ruler and compass in the Euclidea geometric game. The method is based on adapting the Mask R-CNN state-of-the-art visual recognition neural architecture and adding a tree-based search procedure to it. In a supervised setting, the method learns to solve all 68 kinds of geometric construction problems from the first six level packs of Euclidea with an average 92% accuracy. When evaluated on new kinds of problems, the method can solve 31 of the 68 kinds of Euclidea problems. We believe that this is the first time that purely image-based learning has been trained to solve geometric construction problems of this difficulty.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Intelligent Computer Mathematics

ISBN

978-3-030-81096-2

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

18

Strana od-do

167-184

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Timisoara

Datum konání akce

26. 7. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000707054900014