論文の概要: TransCAD: A Hierarchical Transformer for CAD Sequence Inference from Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12702v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 10:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 13:41:46.914472
• Title: TransCAD: A Hierarchical Transformer for CAD Sequence Inference from Point Clouds
• Title（参考訳）: TransCAD:ポイントクラウドからのCADシーケンス推論のための階層変換器
• Authors: Elona Dupont, Kseniya Cherenkova, Dimitrios Mallis, Gleb Gusev, Anis Kacem, Djamila Aouada,
• Abstract要約: 物理物体の3次元スキャンによりCADモデルを推定する3次元リバースエンジニアリングは、有望な研究方向である。 本稿では,ポイントクラウドからCADシーケンスを予測するエンドツーエンドトランスフォーマーアーキテクチャであるTransCADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.631669857987271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 3D reverse engineering, in which a CAD model is inferred given a 3D scan of a physical object, is a research direction that offers many promising practical applications. This paper proposes TransCAD, an end-to-end transformer-based architecture that predicts the CAD sequence from a point cloud. TransCAD leverages the structure of CAD sequences by using a hierarchical learning strategy. A loop refiner is also introduced to regress sketch primitive parameters. Rigorous experimentation on the DeepCAD and Fusion360 datasets show that TransCAD achieves state-of-the-art results. The result analysis is supported with a proposed metric for CAD sequence, the mean Average Precision of CAD Sequence, that addresses the limitations of existing metrics.
• Abstract（参考訳）: 物理物体の3次元スキャンによりCADモデルを推定する3次元リバースエンジニアリングは、多くの有望な実用的な応用を提供する研究方向である。 本稿では,ポイントクラウドからCADシーケンスを予測するエンドツーエンドトランスフォーマーアーキテクチャであるTransCADを提案する。 TransCADは階層的な学習戦略を用いてCADシーケンスの構造を利用する。 スケッチプリミティブパラメータを回帰するためにループリファインダーも導入されている。 DeepCADとFusion360データセットの厳密な実験は、TransCADが最先端の結果を達成することを示している。 結果解析はCADシーケンスの平均精度であるCADシーケンスの平均値を用いて,既存のメトリクスの限界に対処する。

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