Fugu-MT 論文翻訳(概要): Parametric Primitive Analysis of CAD Sketches with Vision Transformer

論文の概要: Parametric Primitive Analysis of CAD Sketches with Vision Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00410v1
Date: Sat, 29 Jun 2024 11:29:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 03:15:45.282744
Title: Parametric Primitive Analysis of CAD Sketches with Vision Transformer
Title（参考訳）: 視覚変換器を用いたCADスケッチのパラメトリック原始解析
Authors: Xiaogang Wang, Liang Wang, Hongyu Wu, Guoqiang Xiao, Kai Xu,
Abstract要約: 本稿では,自動回帰モデルにおけるエラー蓄積に関わる問題に対処する2段階ネットワークフレームワークを提案する。このフレームワークはプリミティブネットワークと制約ネットワークから構成され、スケッチ解析タスクをセット予測問題に変換する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.74372123904951
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The design and analysis of Computer-Aided Design (CAD) sketches play a crucial role in industrial product design, primarily involving CAD primitives and their inter-primitive constraints. To address challenges related to error accumulation in autoregressive models and the complexities associated with self-supervised model design for this task, we propose a two-stage network framework. This framework consists of a primitive network and a constraint network, transforming the sketch analysis task into a set prediction problem to enhance the effective handling of primitives and constraints. By decoupling target types from parameters, the model gains increased flexibility and optimization while reducing complexity. Additionally, the constraint network incorporates a pointer module to explicitly indicate the relationship between constraint parameters and primitive indices, enhancing interpretability and performance. Qualitative and quantitative analyses on two publicly available datasets demonstrate the superiority of this method.
Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)のスケッチの設計と分析は、CADプリミティブとその相互制約を含む産業製品設計において重要な役割を担っている。本稿では,自己回帰モデルにおける誤り蓄積と自己教師型モデル設計に伴う複雑さに対処するため,2段階のネットワークフレームワークを提案する。このフレームワークはプリミティブネットワークと制約ネットワークで構成され、スケッチ解析タスクをセット予測問題に変換し、プリミティブと制約の効果的処理を強化する。ターゲットの型をパラメータから切り離すことで、モデルの柔軟性と最適化が向上し、複雑さが軽減される。さらに、制約ネットワークはポインタモジュールを組み込んで、制約パラメータとプリミティブインデックスの関係を明確に示し、解釈可能性とパフォーマンスを高める。 2つの公開データセットの質的および定量的分析は、この手法の優位性を示している。

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