Fugu-MT 論文翻訳(概要): PICASSO: A Feed-Forward Framework for Parametric Inference of CAD Sketches via Rendering Self-Supervision

論文の概要: PICASSO: A Feed-Forward Framework for Parametric Inference of CAD Sketches via Rendering Self-Supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13394v1
Date: Thu, 18 Jul 2024 11:02:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 15:40:38.476262
Title: PICASSO: A Feed-Forward Framework for Parametric Inference of CAD Sketches via Rendering Self-Supervision
Title（参考訳）: PICASSO:Rendering Self-SupervisionによるCADスケッチのパラメトリック推論のためのフィードフォワードフレームワーク
Authors: Ahmet Serdar Karadeniz, Dimitrios Mallis, Nesryne Mejri, Kseniya Cherenkova, Anis Kacem, Djamila Aouada,
Abstract要約: CADスケッチを描画すると、提案フレームワークはCADソフトウェアにインポート可能なパラメトリックプリミティブに変換する。 PICASSOは、精密または手書きのスケッチ画像からパラメトリックCADスケッチの学習を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.644368401427135
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We propose PICASSO, a novel framework CAD sketch parameterization from hand-drawn or precise sketch images via rendering self-supervision. Given a drawing of a CAD sketch, the proposed framework turns it into parametric primitives that can be imported into CAD software. Compared to existing methods, PICASSO enables the learning of parametric CAD sketches from either precise or hand-drawn sketch images, even in cases where annotations at the parameter level are scarce or unavailable. This is achieved by leveraging the geometric characteristics of sketches as a learning cue to pre-train a CAD parameterization network. Specifically, PICASSO comprises two primary components: (1) a Sketch Parameterization Network (SPN) that predicts a series of parametric primitives from CAD sketch images, and (2) a Sketch Rendering Network (SRN) that renders parametric CAD sketches in a differentiable manner. SRN facilitates the computation of a image-to-image loss, which can be utilized to pre-train SPN, thereby enabling zero- and few-shot learning scenarios for the parameterization of hand-drawn sketches. Extensive evaluation on the widely used SketchGraphs dataset validates the effectiveness of the proposed framework.
Abstract（参考訳）: PICASSOは,手書きあるいは精密なスケッチ画像からのCADスケッチパラメータ化のための新しいフレームワークである。 CADスケッチを描画すると、提案フレームワークはCADソフトウェアにインポート可能なパラメトリックプリミティブに変換する。既存の手法と比較して、PICASSOはパラメータレベルのアノテーションが不足している場合や利用できない場合であっても、精密または手書きのスケッチ画像からパラメトリックCADスケッチを学習することができる。これはCADパラメータ化ネットワークを事前学習するための学習キューとしてスケッチの幾何学的特性を活用することで達成される。具体的には、(1)CADスケッチ画像から一連のパラメトリックプリミティブを予測するSketch Parameterization Network(SPN)と、(2)CADスケッチを異なる方法で描画するSketch Rendering Network(SRN)の2つの主要コンポーネントから構成される。 SRNは画像と画像の損失の計算を容易にし、SPNの事前訓練に利用できるので、手書きスケッチのパラメータ化のためのゼロと少数ショットの学習シナリオを可能にする。広く使われているSketchGraphsデータセットの大規模な評価は、提案フレームワークの有効性を検証する。

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