論文の概要: D$^2$CSG: Unsupervised Learning of Compact CSG Trees with Dual Complements and Dropouts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11497v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 17:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 00:43:07.402142
• Title: D$^2$CSG: Unsupervised Learning of Compact CSG Trees with Dual Complements and Dropouts
• Title（参考訳）: D$^2$CSG: 2次補足とドロップアウトを持つ小型CSG木の教師なし学習
• Authors: Fenggen Yu, Qimin Chen, Maham Tanveer, Ali Mahdavi Amiri, Hao Zhang
• Abstract要約: D$2$CSGは2つの二重および相補的なネットワーク分岐からなるニューラルモデルであり、ドロップアウトを持つ。 ネットワークは2次プリミティブの固定階組立により3次元形状を再構築するように訓練されている。 D$2$CSGは、既存の代替品よりも優れた品質とより自然なプリミティブを持つコンパクトなCSG再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.525699080723152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present D$^2$CSG, a neural model composed of two dual and complementary network branches, with dropouts, for unsupervised learning of compact constructive solid geometry (CSG) representations of 3D CAD shapes. Our network is trained to reconstruct a 3D shape by a fixed-order assembly of quadric primitives, with both branches producing a union of primitive intersections or inverses. A key difference between D$^2$CSG and all prior neural CSG models is its dedicated residual branch to assemble the potentially complex shape complement, which is subtracted from an overall shape modeled by the cover branch. With the shape complements, our network is provably general, while the weight dropout further improves compactness of the CSG tree by removing redundant primitives. We demonstrate both quantitatively and qualitatively that D$^2$CSG produces compact CSG reconstructions with superior quality and more natural primitives than all existing alternatives, especially over complex and high-genus CAD shapes.
• Abstract（参考訳）: 3次元cad形状のコンパクトな構成的立体幾何学(csg)表現の教師なし学習のために,2つのネットワーク分岐とドロップアウトからなるニューラルモデルであるd$^2$csgを提案する。 ネットワークは2次プリミティブの固定階組立により3次元形状を再構築し、両枝が原始交叉や逆の結合を生成する。 D$^2$CSGと以前の全てのニューラルCSGモデルの主な違いは、カバーブランチによってモデル化された全体形状から引かれる、潜在的に複雑な形状補体を組み立てる専用の残留枝である。 形状補間により,本ネットワークは確実に一般化され,余剰プリミティブを除去することによりCSGツリーのコンパクト性はさらに向上する。 我々は、D$^2$CSGが既存のすべての代替品、特に複雑なCAD形状よりも優れた品質とより自然なプリミティブを持つコンパクトCSG再構成を生成することを定量的かつ定性的に示す。

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