論文の概要: CADReview: Automatically Reviewing CAD Programs with Error Detection and Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22304v1
• Date: Wed, 28 May 2025 12:41:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.600066
• Title: CADReview: Automatically Reviewing CAD Programs with Error Detection and Correction
• Title（参考訳）: CADレビュー:エラー検出と補正によるCADプログラムの自動レビュー
• Authors: Jiali Chen, Xusen Hei, HongFei Liu, Yuancheng Wei, Zikun Deng, Jiayuan Xie, Yi Cai, Li Qing,
• Abstract要約: CADレビュータスクを導入し,潜在的なエラーを自動的に検出し,修正する。 本稿では,プログラムエラーを効果的に検出するCADプログラム修復(ReCAD)フレームワークを提案する。 我々は,CADレビュータスクに対して,20K以上のプログラムイメージペアからなるデータセットCADReviewを作成し,多様なエラーを発生させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.33947758511237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer-aided design (CAD) is crucial in prototyping 3D objects through geometric instructions (i.e., CAD programs). In practical design workflows, designers often engage in time-consuming reviews and refinements of these prototypes by comparing them with reference images. To bridge this gap, we introduce the CAD review task to automatically detect and correct potential errors, ensuring consistency between the constructed 3D objects and reference images. However, recent advanced multimodal large language models (MLLMs) struggle to recognize multiple geometric components and perform spatial geometric operations within the CAD program, leading to inaccurate reviews. In this paper, we propose the CAD program repairer (ReCAD) framework to effectively detect program errors and provide helpful feedback on error correction. Additionally, we create a dataset, CADReview, consisting of over 20K program-image pairs, with diverse errors for the CAD review task. Extensive experiments demonstrate that our ReCAD significantly outperforms existing MLLMs, which shows great potential in design applications.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援設計(CAD)は幾何学的命令(CADプログラム)を通して3Dオブジェクトをプロトタイピングするのに重要である。 実用的な設計ワークフローでは、デザイナーは参照画像と比較することで、これらのプロトタイプのレビューや改良に時間を要することが多い。 このギャップを埋めるために、CADレビュータスクを導入し、潜在的なエラーを自動的に検出し、修正し、構築された3Dオブジェクトと参照画像との整合性を確保する。 しかし、近年の先進多モード大言語モデル(MLLM)は、複数の幾何学的要素を認識し、CADプログラム内で空間幾何学的操作を行うのに苦労し、不正確なレビューを導いた。 本稿では,プログラムエラーを効果的に検出し,エラー訂正に有用なフィードバックを提供するCADプログラム修復(ReCAD)フレームワークを提案する。 さらに、CADレビュータスクに対して、20K以上のプログラムイメージペアからなるデータセットCADReviewを作成し、多様なエラーを発生させる。 大規模な実験により、我々のReCADは既存のMLLMよりも大幅に優れており、これは設計アプリケーションにおいて大きな可能性を示している。

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