Fugu-MT 論文翻訳(概要): Skip-Connected Neural Networks with Layout Graphs for Floor Plan Auto-Generation

論文の概要: Skip-Connected Neural Networks with Layout Graphs for Floor Plan Auto-Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13881v1
Date: Mon, 25 Sep 2023 05:20:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-26 17:03:50.023114
Title: Skip-Connected Neural Networks with Layout Graphs for Floor Plan Auto-Generation
Title（参考訳）: 床計画自動生成のためのレイアウトグラフ付きスキップ接続ニューラルネットワーク
Authors: Yuntae Jeon, Dai Quoc Tran, Seunghee Park
Abstract要約: 本稿では,レイアウトグラフを統合したスキップ接続型ニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案する。スキップ接続されたレイヤは、マルチスケールフロアプラン情報をキャプチャし、GNNによるエンコーダデコーダネットワークは、ピクセルレベルの確率ベースの生成を容易にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the advent of AI and computer vision techniques, the quest for automated and efficient floor plan designs has gained momentum. This paper presents a novel approach using skip-connected neural networks integrated with layout graphs. The skip-connected layers capture multi-scale floor plan information, and the encoder-decoder networks with GNN facilitate pixel-level probability-based generation. Validated on the MSD dataset, our approach achieved a 56.6 mIoU score in the ICCV 1st CVAAD workshop challenge. Code and pre-trained models are publicly available at https://github.com/yuntaeJ/SkipNet-FloorPlanGe.
Abstract（参考訳）: AIとコンピュータビジョン技術の出現により、自動化された効率的なフロアプラン設計の探求が勢いを増している。本稿では,レイアウトグラフを統合したスキップ接続型ニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案する。スキップ接続層はマルチスケールフロアプラン情報をキャプチャし、GNNを用いたエンコーダデコーダネットワークは画素レベルの確率ベースの生成を容易にする。 ICCV 1st CVAADワークショップでは,MSDデータセットを用いて56.6mIoUのスコアを得た。コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/yuntaeJ/SkipNet-FloorPlanGeで公開されている。

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