論文の概要: Fusion 360 Gallery: A Dataset and Environment for Programmatic CAD Construction from Human Design Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02392v2
• Date: Mon, 17 May 2021 03:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:12:44.794800
• Title: Fusion 360 Gallery: A Dataset and Environment for Programmatic CAD Construction from Human Design Sequences
• Title（参考訳）: Fusion 360 Gallery: ヒューマンデザインシーケンスによるCAD構築のためのデータセットと環境
• Authors: Karl D.D. Willis, Yewen Pu, Jieliang Luo, Hang Chu, Tao Du, Joseph G. Lambourne, Armando Solar-Lezama, Wojciech Matusik
• Abstract要約: 簡単な言語で構成されたFusion 360 Galleryを紹介します。 また,CADプログラムの逐次構築をマルコフ決定プロセスとして公開するFusion 360 Gymという対話型環境を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.57844212541765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parametric computer-aided design (CAD) is a standard paradigm used to design manufactured objects, where a 3D shape is represented as a program supported by the CAD software. Despite the pervasiveness of parametric CAD and a growing interest from the research community, currently there does not exist a dataset of realistic CAD models in a concise programmatic form. In this paper we present the Fusion 360 Gallery, consisting of a simple language with just the sketch and extrude modeling operations, and a dataset of 8,625 human design sequences expressed in this language. We also present an interactive environment called the Fusion 360 Gym, which exposes the sequential construction of a CAD program as a Markov decision process, making it amendable to machine learning approaches. As a use case for our dataset and environment, we define the CAD reconstruction task of recovering a CAD program from a target geometry. We report results of applying state-of-the-art methods of program synthesis with neurally guided search on this task.
• Abstract（参考訳）: CAD(Parametric Computer-Aided Design)は、3次元形状をCADソフトウェアがサポートするプログラムとして表現する、製造対象の設計に使用される標準パラダイムである。 パラメトリックCADの普及と研究コミュニティからの関心の高まりにもかかわらず、現在では簡潔なプログラム形式で現実的なCADモデルのデータセットは存在しない。 本稿では,この言語で表現された8,625個の人文設計シーケンスのデータセットと,スケッチ処理と抽出処理のみの単純な言語からなるFusion 360 Galleryを提案する。 また,cadプログラムの逐次構築をマルコフ決定プロセスとして公開し,機械学習のアプローチに修正可能な,fusion 360 gymというインタラクティブな環境を提案する。 データセットと環境のユースケースとして、ターゲットジオメトリからCADプログラムを復元するCAD再構成タスクを定義する。 本課題に神経誘導探索を用いたプログラム合成の最先端手法を適用した結果について報告する。

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