論文の概要: PPI-NET: End-to-End Parametric Primitive Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01521v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 03:50:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 15:29:09.591038
- Title: PPI-NET: End-to-End Parametric Primitive Inference
- Title(参考訳): PPI-NET: エンドツーエンドのパラメトリックプリミティブ推論
- Authors: Liang Wang and Xiaogang Wang
- Abstract要約: 工学の応用では、線、円、弧、点を総称してプリミティブと呼ぶ。
本稿では,手書きスケッチ画像からパラメトリックプリミティブを推定するための,効率的かつ高精度なエンドツーエンド手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.31083483088741
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In engineering applications, line, circle, arc, and point are collectively
referred to as primitives, and they play a crucial role in path planning,
simulation analysis, and manufacturing. When designing CAD models, engineers
typically start by sketching the model's orthographic view on paper or a
whiteboard and then translate the design intent into a CAD program. Although
this design method is powerful, it often involves challenging and repetitive
tasks, requiring engineers to perform numerous similar operations in each
design. To address this conversion process, we propose an efficient and
accurate end-to-end method that avoids the inefficiency and error accumulation
issues associated with using auto-regressive models to infer parametric
primitives from hand-drawn sketch images. Since our model samples match the
representation format of standard CAD software, they can be imported into CAD
software for solving, editing, and applied to downstream design tasks.
- Abstract(参考訳): 工学の応用では、線、円、弧、点を総称してプリミティブと呼び、経路計画、シミュレーション分析、製造において重要な役割を果たしている。
CADモデルを設計する場合、エンジニアは通常、モデルの正書法ビューを紙やホワイトボードにスケッチし、設計意図をCADプログラムに変換することから始める。
この設計手法は強力だが、しばしば挑戦的で反復的なタスクを伴い、各設計においてエンジニアが同様の操作を行う必要がある。
この変換処理に対処するために,手書きスケッチ画像からパラメトリックプリミティブを推定する自動回帰モデルを用いた場合の非効率性とエラー蓄積問題を回避する効率的かつ高精度なエンド・ツー・エンド法を提案する。
モデルサンプルは標準CADソフトウェアの表現形式と一致しているため、下流の設計タスクの解決、編集、適用のためにCADソフトウェアにインポートすることができる。
関連論文リスト
- Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey [85.79012726689511]
本調査では,コンピュータ支援設計における学習手法の概要について概観する。
類似性解析と検索、2Dおよび3DCADモデル合成、点雲からのCAD生成を含む。
ベンチマークデータセットとその特性の完全なリストと、この領域の研究を推進しているオープンソースコードを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T17:11:35Z) - CAD-SIGNet: CAD Language Inference from Point Clouds using Layer-wise
Sketch Instance Guided Attention [13.227571488321358]
CADモデルの設計履歴を復元するために,エンドツーエンドでトレーニング可能な自動回帰アーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、ポイントクラウドとCAD言語埋め込みの階層的相互注意により視覚言語表現を学習する。
CAD-SIGNetは自己回帰的な性質により、入力ポイントクラウドが与えられたCADモデルのユニークな完全な設計履歴を再構築するだけでなく、複数の可能な設計選択も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T16:53:16Z) - Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。
拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。
N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T01:33:39Z) - AutoCAD: Automatically Generating Counterfactuals for Mitigating
Shortcut Learning [70.70393006697383]
完全自動かつタスクに依存しないCAD生成フレームワークであるAutoCADについて述べる。
本稿では,完全に自動化されたタスクに依存しないCAD生成フレームワークであるAutoCADを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T13:39:53Z) - ExtrudeNet: Unsupervised Inverse Sketch-and-Extrude for Shape Parsing [46.778258706603005]
本稿では,逆スケッチ・アンド・エクスクルードによる点雲形状の学習問題について検討する。
本稿では,ポイントクラウドからスケッチを発見して抽出する,教師なしのエンドツーエンドネットワークであるExtrudeNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T17:58:11Z) - Reconstructing editable prismatic CAD from rounded voxel models [16.03976415868563]
この課題を解決するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
本手法は形状を分解することでボクセル空間の入力幾何を再構成する。
推論の際には,まず2次元制約付きスケッチのデータベースを検索し,CADデータを取得する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-02T16:44:10Z) - Vitruvion: A Generative Model of Parametric CAD Sketches [22.65229769427499]
本稿では,パラメトリックCADスケッチの生成モデルを提案する。
我々のモデルは、SketchGraphsデータセットから実世界のデザインを訓練し、スケッチをプリミティブのシーケンスとして自動回帰的に合成する。
我々は、部分スケッチ(プライマー)や手描きスケッチのイメージなど、様々な文脈でモデルを条件付けする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T01:02:30Z) - Using Machine Learning to Predict Engineering Technology Students'
Success with Computer Aided Design [50.591267188664666]
機械学習技術と組み合わせたデータによって、特定の学生がデザインタスクでどれだけうまく機能するかを予測する方法を示す。
初期設計シーケンスアクションを用いたモデルは,特に予測に有用であることが判明した。
これらのモデルをさらに改善することで、事前の予測が得られ、学生のフィードバックがより早く得られるようになり、学習が向上する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T20:24:54Z) - Engineering Sketch Generation for Computer-Aided Design [10.732102570751392]
エンジニアリングスケッチ生成のための2つの生成モデルであるCurveGenとTurtleGenを提案する。
どちらのモデルも、スケッチ制約を解く必要なしに曲線プリミティブを生成する。
私たちは、CurveGenとTurtleGenの両方がより現実的なエンジニアリングスケッチを生成する人間の被験者を使用して知覚評価で見つける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T20:38:36Z) - Fusion 360 Gallery: A Dataset and Environment for Programmatic CAD
Construction from Human Design Sequences [43.57844212541765]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T23:18:21Z) - SketchGraphs: A Large-Scale Dataset for Modeling Relational Geometry in
Computer-Aided Design [18.041056084458567]
CAD(Parametric Computer-Aided Design)は、物理設計における機械工学の主要なパラダイムである。
SketchGraphsは、実世界のCADモデルから抽出された1500万のスケッチと、オープンソースのデータ処理パイプラインを組み合わせたコレクションである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T17:56:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。