Fugu-MT 論文翻訳(概要): DAVINCI: A Single-Stage Architecture for Constrained CAD Sketch Inference

論文の概要: DAVINCI: A Single-Stage Architecture for Constrained CAD Sketch Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22857v1
Date: Wed, 30 Oct 2024 09:42:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-31 14:26:45.984734
Title: DAVINCI: A Single-Stage Architecture for Constrained CAD Sketch Inference
Title（参考訳）: DAVINCI: 制約付きCADスケッチ推論のための単一ステージアーキテクチャ
Authors: Ahmet Serdar Karadeniz, Dimitrios Mallis, Nesryne Mejri, Kseniya Cherenkova, Anis Kacem, Djamila Aouada,
Abstract要約: DAVINCIは、CAD(Computer-Aided Design)スケッチパラメータ化と制約推論のための統一アーキテクチャである。 DAVINCIは、両方の出力を共同で学習することにより、エラーの蓄積を最小限に抑え、制約付きCADスケッチ推論の性能を向上させる。 DAVINCIは大規模なSketchGraphsデータセットで最先端の結果を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.644368401427135
License:
Abstract: This work presents DAVINCI, a unified architecture for single-stage Computer-Aided Design (CAD) sketch parameterization and constraint inference directly from raster sketch images. By jointly learning both outputs, DAVINCI minimizes error accumulation and enhances the performance of constrained CAD sketch inference. Notably, DAVINCI achieves state-of-the-art results on the large-scale SketchGraphs dataset, demonstrating effectiveness on both precise and hand-drawn raster CAD sketches. To reduce DAVINCI's reliance on large-scale annotated datasets, we explore the efficacy of CAD sketch augmentations. We introduce Constraint-Preserving Transformations (CPTs), i.e. random permutations of the parametric primitives of a CAD sketch that preserve its constraints. This data augmentation strategy allows DAVINCI to achieve reasonable performance when trained with only 0.1% of the SketchGraphs dataset. Furthermore, this work contributes a new version of SketchGraphs, augmented with CPTs. The newly introduced CPTSketchGraphs dataset includes 80 million CPT-augmented sketches, thus providing a rich resource for future research in the CAD sketch domain.
Abstract（参考訳）: DAVINCIは,ラースタースケッチ画像から直接,一段階のコンピュータ支援設計(CAD)スケッチパラメータ化と制約推論のための統一アーキテクチャである。 DAVINCIは、両方の出力を共同で学習することにより、エラーの蓄積を最小限に抑え、制約付きCADスケッチ推論の性能を向上させる。特に、DAVINCIは大規模なSketchGraphsデータセットで最先端の結果を達成し、正確かつ手書きのラスタCADスケッチの有効性を実証している。 DAVINCIの大規模アノテートデータセットへの依存を軽減するため,CADスケッチ拡張の有効性について検討した。本稿では,制約を保存するCADスケッチのパラメトリックプリミティブをランダムに置換するConstraint-Preserving Transformations (CPTs)を紹介する。このデータ拡張戦略により、DAVINCIはSketchGraphsデータセットの0.1%しかトレーニングされていない場合に、適切なパフォーマンスを達成することができる。さらに、この作業はCPTで拡張されたSketchGraphsの新バージョンに貢献している。新たに導入されたCPTSketchGraphsデータセットには、8000万のCPT拡張スケッチが含まれている。

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