Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-supervised Graph Neural Network for Mechanical CAD Retrieval

論文の概要: Self-supervised Graph Neural Network for Mechanical CAD Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08863v2
Date: Tue, 18 Jun 2024 03:29:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 12:01:13.732037
Title: Self-supervised Graph Neural Network for Mechanical CAD Retrieval
Title（参考訳）: メカニカルCAD検索のための自己教師付きグラフニューラルネットワーク
Authors: Yuhan Quan, Huan Zhao, Jinfeng Yi, Yuqiang Chen,
Abstract要約: GC-CADは、機械的CAD検索のための、自己教師付きコントラストグラフニューラルネットワークに基づく手法である。提案手法は, 精度を向上し, ベースライン法よりも100倍の効率向上を実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.321027284348272
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: CAD (Computer-Aided Design) plays a crucial role in mechanical industry, where large numbers of similar-shaped CAD parts are often created. Efficiently reusing these parts is key to reducing design and production costs for enterprises. Retrieval systems are vital for achieving CAD reuse, but the complex shapes of CAD models are difficult to accurately describe using text or keywords, making traditional retrieval methods ineffective. While existing representation learning approaches have been developed for CAD, manually labeling similar samples in these methods is expensive. Additionally, CAD models' unique parameterized data structure presents challenges for applying existing 3D shape representation learning techniques directly. In this work, we propose GC-CAD, a self-supervised contrastive graph neural network-based method for mechanical CAD retrieval that directly models parameterized CAD raw files. GC-CAD consists of two key modules: structure-aware representation learning and contrastive graph learning framework. The method leverages graph neural networks to extract both geometric and topological information from CAD models, generating feature representations. We then introduce a simple yet effective contrastive graph learning framework approach, enabling the model to train without manual labels and generate retrieval-ready representations. Experimental results on four datasets including human evaluation demonstrate that the proposed method achieves significant accuracy improvements and up to 100 times efficiency improvement over the baseline methods.
Abstract（参考訳）: CAD (Computer-Aided Design) は機械産業において重要な役割を担っている。これらの部品を効果的に再利用することは、企業の設計と生産コストを減らすための鍵となる。検索システムはCADの再利用に欠かせないが、CADモデルの複雑な形状はテキストやキーワードを正確に記述することは困難であり、従来の検索手法では有効ではない。 CADには既存の表現学習手法が開発されているが,これらの手法に類似したサンプルを手作業でラベル付けすることは高価である。さらに,CADモデルのユニークなパラメータ化データ構造は,既存の3次元形状表現学習技術を直接適用する上での課題である。本稿では,パラメータ化されたCAD原ファイルを直接モデル化する機械的CAD検索のための,自己教師付きコントラストグラフニューラルネットワークを用いたGC-CADを提案する。 GC-CADは、構造認識表現学習とコントラストグラフ学習フレームワークの2つの主要なモジュールから構成される。この手法はグラフニューラルネットワークを利用してCADモデルから幾何学的および位相的情報を抽出し、特徴表現を生成する。そこで我々は,手動ラベルを使わずにモデルをトレーニングし,検索可能な表現を生成する,シンプルで効果的なグラフ学習フレームワークを提案する。人体評価を含む4つのデータセットの実験結果から,提案手法の精度は向上し,ベースライン法よりも最大100倍の効率向上が得られた。

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