論文の概要: Learning to Accelerate Decomposition for Multi-Directional 3D Printing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03450v3
- Date: Sat, 18 Jul 2020 04:50:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 22:07:07.462256
- Title: Learning to Accelerate Decomposition for Multi-Directional 3D Printing
- Title（参考訳）: 多方向3次元印刷における分解促進学習
- Authors: Chenming Wu, Yong-Jin Liu, Charlie C.L. Wang
- Abstract要約: 多方向3Dプリンティングは、サポート構造の必要性を減らしたり、取り除いたりすることができる。
近年の研究では、平面クリッピングの最適化シーケンスを見つけるためのビーム誘導探索アルゴリズムが提案されている。
そこで本研究では,ビーム誘導探索を高速化する学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.658049974100088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-directional 3D printing has the capability of decreasing or eliminating
the need for support structures. Recent work proposed a beam-guided search
algorithm to find an optimized sequence of plane-clipping, which gives volume
decomposition of a given 3D model. Different printing directions are employed
in different regions to fabricate a model with tremendously less support (or
even no support in many cases).To obtain optimized decomposition, a large beam
width needs to be used in the search algorithm, leading to a very
time-consuming computation. In this paper, we propose a learning framework that
can accelerate the beam-guided search by using a smaller number of the original
beam width to obtain results with similar quality. Specifically, we use the
results of beam-guided search with large beam width to train a scoring function
for candidate clipping planes based on six newly proposed feature metrics. With
the help of these feature metrics, both the current and the sequence-dependent
information are captured by the neural network to score candidates of clipping.
As a result, we can achieve around 3x computational speed. We test and
demonstrate our accelerated decomposition on a large dataset of models for 3D
printing.
- Abstract（参考訳）: 多方向3dプリンティングは、支持構造の必要性を減少または排除する能力を持つ。
近年の研究では、ビーム誘導探索アルゴリズムにより、与えられた3次元モデルの体積分解を行う平面クリッピングの最適化シーケンスが提案されている。
異なる印刷方向が異なる地域で採用され、非常に少ないサポート(多くの場合、サポートなし)でモデルを作成する。
最適化された分解を得るためには、探索アルゴリズムで大きなビーム幅を使う必要があり、非常に時間を要する計算に繋がる。
そこで本研究では, ビーム幅を小さくすることで, ビーム誘導探索を高速化し, 同様の品質で結果を得る学習フレームワークを提案する。
具体的には,新たに提案する6つの特徴量に基づいて,ビーム幅が大きいビーム誘導探索の結果を用いて,候補クリッピング平面のスコア関数を学習する。
これらの特徴メトリクスの助けを借りて、電流とシーケンス依存の情報の両方をニューラルネットワークによってキャプチャして、クリップの候補を評価する。
その結果,計算速度が約3倍になることがわかった。
3Dプリンティングのための大規模なモデルデータセット上で、高速化された分解を試行する。
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