Fugu-MT 論文翻訳(概要): Symbol as Points: Panoptic Symbol Spotting via Point-based Representation

論文の概要: Symbol as Points: Panoptic Symbol Spotting via Point-based Representation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10556v1
Date: Fri, 19 Jan 2024 08:44:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 16:33:14.780056
Title: Symbol as Points: Panoptic Symbol Spotting via Point-based Representation
Title（参考訳）: ポイントとしてのシンボル:ポイントベース表現によるパノプティカルシンボルスポッティング
Authors: Wenlong Liu, Tianyu Yang, Yuhan Wang, Qizhi Yu, Lei Zhang
Abstract要約: 本研究は,コンピュータ支援設計(CAD)図面におけるパノプティカルシンボルスポッティングの問題について考察する。我々は、グラフィックプリミティブを局所的に連結された2D点の集合として扱う別のアプローチをとる。具体的には、点変換器を用いて原始的な特徴を抽出し、マスク2フォルマーのようなスポッティングヘッドを付加して最終的な出力を予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.61469313164712
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This work studies the problem of panoptic symbol spotting, which is to spot and parse both countable object instances (windows, doors, tables, etc.) and uncountable stuff (wall, railing, etc.) from computer-aided design (CAD) drawings. Existing methods typically involve either rasterizing the vector graphics into images and using image-based methods for symbol spotting, or directly building graphs and using graph neural networks for symbol recognition. In this paper, we take a different approach, which treats graphic primitives as a set of 2D points that are locally connected and use point cloud segmentation methods to tackle it. Specifically, we utilize a point transformer to extract the primitive features and append a mask2former-like spotting head to predict the final output. To better use the local connection information of primitives and enhance their discriminability, we further propose the attention with connection module (ACM) and contrastive connection learning scheme (CCL). Finally, we propose a KNN interpolation mechanism for the mask attention module of the spotting head to better handle primitive mask downsampling, which is primitive-level in contrast to pixel-level for the image. Our approach, named SymPoint, is simple yet effective, outperforming recent state-of-the-art method GAT-CADNet by an absolute increase of 9.6% PQ and 10.4% RQ on the FloorPlanCAD dataset. The source code and models will be available at https://github.com/nicehuster/SymPoint.
Abstract（参考訳）: 本研究は,コンピュータ支援設計(CAD)図面から,可算オブジェクトインスタンス(ウィンドウ,ドア,テーブルなど)と非可算オブジェクト(壁,手すりなど)を識別・解析する,汎視的シンボルスポッティングの問題を研究する。既存の手法では、ベクターグラフィックスを画像にラスタ化したり、画像に基づくシンボルスポッティングを使ったり、グラフを直接構築したり、グラフニューラルネットワークをシンボル認識に用いたりするのが一般的である。本稿では,グラフィックプリミティブを,ローカルに接続された2dポイントの集合として扱い,それに取り組むためにポイントクラウドセグメンテーション手法を用いるという,異なるアプローチを採用する。具体的には、点変換器を用いて原始的な特徴を抽出し、マスク2フォルマーのようなスポッティングヘッドを付加して最終的な出力を予測する。プリミティブの局所接続情報をよりよく利用し、識別可能性を高めるために、接続モジュール(ACM)とコントラスト接続学習スキーム(CCL)による注目をさらに高める。最後に,スポッティングヘッドのマスクアテンションモジュールに対するkn補間機構を提案する。画像の画素レベルとは対照的に,プリミティブなマスクダウンサンプリングをよりうまく処理する。われわれのアプローチはSymPointと呼ばれ、FloorPlanCADデータセット上で9.6%のPQと10.4%のRQを絶対的に増加させ、最新の最先端のGAT-CADNetよりも優れている。ソースコードとモデルはhttps://github.com/nicehuster/sympointで入手できる。

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