論文の概要: 'CADSketchNet' -- An Annotated Sketch dataset for 3D CAD Model Retrieval
with Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06212v1
- Date: Tue, 13 Jul 2021 16:10:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-14 14:58:34.913178
- Title: 'CADSketchNet' -- An Annotated Sketch dataset for 3D CAD Model Retrieval
with Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: CADSketchNet' - ディープニューラルネットワークを用いた3次元CADモデル検索のためのアノテーション付きスケッチデータセット
- Authors: Bharadwaj Manda, Shubham Dhayarkar, Sai Mitheran, V.K. Viekash,
Ramanathan Muthuganapathy
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングに基づく3次元CADモデルの検索システム構築に適したデータセットの開発を目的とする。
また,スケッチ画像を入力クエリとして受信する3次元CADモデルの検索システムや検索エンジンの性能を評価することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8155575318208631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Ongoing advancements in the fields of 3D modelling and digital archiving have
led to an outburst in the amount of data stored digitally. Consequently,
several retrieval systems have been developed depending on the type of data
stored in these databases. However, unlike text data or images, performing a
search for 3D models is non-trivial. Among 3D models, retrieving 3D
Engineering/CAD models or mechanical components is even more challenging due to
the presence of holes, volumetric features, presence of sharp edges etc., which
make CAD a domain unto itself. The research work presented in this paper aims
at developing a dataset suitable for building a retrieval system for 3D CAD
models based on deep learning. 3D CAD models from the available CAD databases
are collected, and a dataset of computer-generated sketch data, termed
'CADSketchNet', has been prepared. Additionally, hand-drawn sketches of the
components are also added to CADSketchNet. Using the sketch images from this
dataset, the paper also aims at evaluating the performance of various retrieval
system or a search engine for 3D CAD models that accepts a sketch image as the
input query. Many experimental models are constructed and tested on
CADSketchNet. These experiments, along with the model architecture, choice of
similarity metrics are reported along with the search results.
- Abstract（参考訳）: 3Dモデリングとデジタルアーカイブの分野での進歩は、デジタルに保存されるデータの量を大幅に減らした。
その結果,データベースに格納されるデータの種類に応じて,複数の検索システムが開発された。
しかし、テキストデータや画像とは異なり、3Dモデルの検索は簡単ではない。
3Dモデルの中で、3D Engineering/CADモデルやメカニカルコンポーネントの検索は、穴やボリュームの特徴、鋭いエッジの存在などにより、CAD自体をドメインとして切り離すため、さらに難しい。
本稿では,深層学習に基づく3次元cadモデルの検索システム構築に適したデータセットを開発することを目的とした。
利用可能なCADデータベースから3次元CADモデルを収集し、「CADSketchNet」と呼ばれるコンピュータ生成スケッチデータのデータセットを作成する。
さらにcadsketchnetには、コンポーネントの手書きスケッチも追加されている。
また,本データセットのスケッチ画像を用いて,スケッチ画像を入力クエリとして受信する3次元CADモデルの検索システムや検索エンジンの性能を評価することを目的とした。
多くの実験モデルがcadsketchnetで構築され、テストされている。
これらの実験は、モデルアーキテクチャとともに、検索結果とともに類似度指標の選択を報告する。
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