論文の概要: PolarSym: Polar Geometry-aware Attention for CAD Floorplan Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11793v1
• Date: Wed, 12 Aug 2026 08:34:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.521082
• Title: PolarSym: Polar Geometry-aware Attention for CAD Floorplan Parsing
• Title（参考訳）: PolarSym:CADフロアプラン解析のためのポーラ幾何学的認識
• Abstract要約: PolarSymはCADプラン解析のための極座標幾何対応アテンションフレームワークである。 我々は、PolaSymが再現されたSymPoint V2ベースラインを1.73%のPQ、1.54%のRQ、4.31%のmIoUで上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8878225601735998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CAD plan parsing is a fundamental task in Building Information Modeling (BIM), aiming to automatically extract architectural elements including walls, doors, windows, and furniture from 2D engineering drawings. Existing Transformer-based methods capture global semantic dependencies via self-attention, yet they infer spatial relationships merely from semantic features without explicitly characterizing the intrinsic geometric symmetry of building layouts. Such methods tend to produce mismatched correspondences in long-range matching and complex symmetric spatial layouts. To tackle this limitation, we propose PolarSym, a polar-coordinate geometry-aware attention framework for CAD plan parsing. The framework decouples geometric relationships of buildings into two complementary components, direction and distance, which are modeled independently. Structural consistency is strengthened by directional constraints, while long-range symmetric correspondences are built with distance constraints. A dynamic gating mechanism is adopted to synergistically fuse the two geometric information branches while maintaining the vanilla Transformer architecture. This design boosts geometric modeling capacity with negligible extra computation. Experiments on a public CAD plan parsing dataset show that PolarSym surpasses the reproduced SymPoint V2 baseline by 1.73% PQ, 1.54% RQ and 4.31% mIoU under identical training settings. PolarSym also converges faster and yields more stable optimization. Ablation experiments verify the complementary effects of direction and distance modeling. Our results reveal that PolarSym improves the geometric awareness of Transformers at low computational cost, offering an effective geometric modeling paradigm for CAD plan parsing.
• Abstract（参考訳）: CAD計画解析はビルディング情報モデリング(BIM)の基本課題であり、壁、ドア、窓、家具などの建築要素を自動的に抽出することを目的としている。 既存のTransformerベースの手法は,自己注意によってグローバルなセマンティック依存関係をキャプチャするが,空間的関係を意味的特徴からのみ推測する。 このような手法は、長距離マッチングや複雑な対称空間配置において不一致の対応を生成する傾向がある。 この制限に対処するために、CAD計画解析のための極座標幾何対応アテンションフレームワークであるPolarSymを提案する。 このフレームワークは、建物の幾何学的関係を、独立してモデル化される2つの相補的な構成要素、方向と距離に分解する。 構造的整合性は方向制約によって強化され、長距離対称対応は距離制約で構築される。 バニラトランスフォーマーアーキテクチャを維持しつつ、2つの幾何学情報分岐を相乗的に融合させる動的ゲーティング機構を採用する。 この設計は、無視できる余分な計算で幾何学的モデリング能力を高める。 公開CADプラン解析データセットの実験によると、PolarSymは再現されたSymPoint V2ベースラインを1.73%のPQ、1.54%のRQ、および4.31%のmIoUで上回っている。 PolarSymはより早く収束し、より安定した最適化をもたらす。 アブレーション実験は、方向と距離のモデリングの相補効果を検証する。 この結果から,PolaSymはトランスフォーマーの幾何学的認識を低コストで向上し,CAD計画解析に有効な幾何学的モデリングパラダイムを提供することがわかった。

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