論文の概要: FloorPlanCAD: A Large-Scale CAD Drawing Dataset for Panoptic Symbol Spotting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07147v1
• Date: Sat, 15 May 2021 06:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 14:48:26.741417
• Title: FloorPlanCAD: A Large-Scale CAD Drawing Dataset for Panoptic Symbol Spotting
• Title（参考訳）: FloorPlanCAD:パノプティカルシンボルスポッティングのための大規模CAD描画データセット
• Authors: Zhiwen Fan, Lingjie Zhu, Honghua Li, Xiaohao Chen, Siyu Zhu, Ping Tan
• Abstract要約: FloorPlanCADは1万以上のフロアプランを含む大規模実世界のCAD描画データセットである。 グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせた新しい手法を提案する。 提案したCNN-GCN法は意味記号スポッティングのタスクにおいて最先端(SOTA)性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.987494792258694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Access to large and diverse computer-aided design (CAD) drawings is critical for developing symbol spotting algorithms. In this paper, we present FloorPlanCAD, a large-scale real-world CAD drawing dataset containing over 10,000 floor plans, ranging from residential to commercial buildings. CAD drawings in the dataset are all represented as vector graphics, which enable us to provide line-grained annotations of 30 object categories. Equipped by such annotations, we introduce the task of panoptic symbol spotting, which requires to spot not only instances of countable things, but also the semantic of uncountable stuff. Aiming to solve this task, we propose a novel method by combining Graph Convolutional Networks (GCNs) with Convolutional Neural Networks (CNNs), which captures both non-Euclidean and Euclidean features and can be trained end-to-end. The proposed CNN-GCN method achieved state-of-the-art (SOTA) performance on the task of semantic symbol spotting, and help us build a baseline network for the panoptic symbol spotting task. Our contributions are three-fold: 1) to the best of our knowledge, the presented CAD drawing dataset is the first of its kind; 2) the panoptic symbol spotting task considers the spotting of both thing instances and stuff semantic as one recognition problem; and 3) we presented a baseline solution to the panoptic symbol spotting task based on a novel CNN-GCN method, which achieved SOTA performance on semantic symbol spotting. We believe that these contributions will boost research in related areas.
• Abstract（参考訳）: 大規模で多様なコンピュータ支援設計(CAD)図面へのアクセスは、シンボルスポッティングアルゴリズムの開発に不可欠である。 本稿では,住宅から商業ビルまで,1万以上のフロアプランを含む大規模実世界のcad描画データセットである floorplancad を提案する。 データセット内のcad描画はすべてベクターグラフィックスとして表現され、30のオブジェクトカテゴリの線分アノテーションを提供することができます。 このようなアノテーションを具備して、可算物のインスタンスだけでなく、可算物のセマンティクスも必要とする、汎視的シンボルスポッティングのタスクを導入する。 この課題を解決するために,グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせた新しい手法を提案する。 提案したCNN-GCN法は,意味記号スポッティングタスクにおける最先端(SOTA)性能を達成し,汎視覚記号スポッティングタスクのベースラインネットワーク構築を支援する。 提案したCAD描画データセットはその種類の第一種である; 2) モノインスタンスとモノセマンティックの両方のスポッティングを一つの認識問題とみなす; 3) セマンティックシンボルスポッティングのSOTA性能を達成した新しいCNN-GCN法に基づくパン光学シンボルスポッティングタスクのベースラインソリューションを提示した。 これらの貢献によって、関連分野の研究が促進されると考えています。

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