論文の概要: GFPack++: Improving 2D Irregular Packing by Learning Gradient Field with Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07579v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 06:44:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 21:45:26.475625
- Title: GFPack++: Improving 2D Irregular Packing by Learning Gradient Field with Attention
- Title（参考訳）: GFPack++: 意図したグラディエントフィールド学習による2次元不規則パッケージの改善
- Authors: Tianyang Xue, Lin Lu, Yang Liu, Mingdong Wu, Hao Dong, Yanbin Zhang, Renmin Han, Baoquan Chen,
- Abstract要約: 2次元不規則パッキングは、材料利用やテクスチャアトラス生成など、様々な応用における古典的な最適化問題である。
従来の数値法では、収束が遅く、計算コストが高い。
スコアベース拡散モデルのような既存の学習ベースの手法にも、回転支持の欠如、頻繁な衝突、任意の境界への適応性の低下、推論の遅さといった制限がある。
本稿では,この課題に対処する注目型勾配場学習手法GFPack++を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.836816853278886
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 2D irregular packing is a classic combinatorial optimization problem with various applications, such as material utilization and texture atlas generation. This NP-hard problem requires efficient algorithms to optimize space utilization. Conventional numerical methods suffer from slow convergence and high computational cost. Existing learning-based methods, such as the score-based diffusion model, also have limitations, such as no rotation support, frequent collisions, and poor adaptability to arbitrary boundaries, and slow inferring. The difficulty of learning from teacher packing is to capture the complex geometric relationships among packing examples, which include the spatial (position, orientation) relationships of objects, their geometric features, and container boundary conditions. Representing these relationships in latent space is challenging. We propose GFPack++, an attention-based gradient field learning approach that addresses this challenge. It consists of two pivotal strategies: \emph{attention-based geometry encoding} for effective feature encoding and \emph{attention-based relation encoding} for learning complex relationships. We investigate the utilization distribution between the teacher and inference data and design a weighting function to prioritize tighter teacher data during training, enhancing learning effectiveness. Our diffusion model supports continuous rotation and outperforms existing methods on various datasets. We achieve higher space utilization over several widely used baselines, one-order faster than the previous diffusion-based method, and promising generalization for arbitrary boundaries. We plan to release our source code and datasets to support further research in this direction.
- Abstract（参考訳）: 2次元不規則パッキングは、材料利用やテクスチャアトラス生成など、様々な応用において古典的な組合せ最適化問題である。
このNPハード問題は、空間利用を最適化する効率的なアルゴリズムを必要とする。
従来の数値法では、収束が遅く、計算コストが高い。
スコアベース拡散モデルのような既存の学習ベースの手法にも、回転支持の欠如、頻繁な衝突、任意の境界への適応性の低下、推論の遅さといった制限がある。
教師パッキングから学ぶことの難しさは、オブジェクトの空間的(位置、向き)関係、幾何学的特徴、コンテナ境界条件など、パッキングの例間の複雑な幾何学的関係を捉えることである。
これらの関係を潜在空間で表現することは困難である。
本稿では,この課題に対処する注目型勾配場学習手法GFPack++を提案する。
それは、効果的な特徴符号化のための \emph{attention-based geometry encoding} と、複雑な関係を学ぶための \emph{attention-based relation encoding} の2つの重要な戦略から構成される。
本研究では,教師データと推論データの利用状況について検討し,訓練中の教師データの厳密化を優先する重み付け関数を設計し,学習効率の向上を図る。
我々の拡散モデルは連続的な回転をサポートし、様々なデータセット上で既存の手法より優れている。
広範に使用されているベースラインよりも高い空間利用を実現し、従来の拡散ベース手法よりも1次高速で、任意の境界に対する有望な一般化を実現した。
この方向のさらなる研究を支援するために、ソースコードとデータセットをリリースする予定です。
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