DAVINCI: 用于约束 CAD 草图推理的单阶段架构
计算机视觉与模式识别
2025-11-13 v1 人机交互
摘要
本文提出了 DAVINCI，一个统一的架构，用于从栅格草图图像直接进行单阶段计算机辅助设计（CAD）草图参数化和约束推理。通过联合学习两个输出，DAVINCI 最小化了误差累积，并增强了约束 CAD 草图推理的性能。值得注意的是，DAVINCI 在大规模 SketchGraphs 数据集上取得了最先进的结果，证明了其在精确和手绘栅格 CAD 草图上的有效性。为了减少 DAVINCI 对大规模标注数据集的依赖，我们探索了 CAD 草图增强的有效性。我们引入了约束保持变换（Constraint-Preserving Transformations, CPTs），即对 CAD 草图的参数化基元进行随机排列，同时保持其约束不变。这种数据增强策略使 DAVINCI 在仅使用 SketchGraphs 数据集 0.1% 的数据进行训练时即可取得合理的性能。此外，本工作贡献了 SketchGraphs 的新版本，该版本经过 CPTs 增强。新引入的 CPTSketchGraphs 数据集包含 8000 万个 CPT 增强草图，从而为 CAD 草图领域的未来研究提供了丰富的资源。
引用
@article{arxiv.2410.22857,
title = {DAVINCI: A Single-Stage Architecture for Constrained CAD Sketch Inference},
author = {Ahmet Serdar Karadeniz and Dimitrios Mallis and Nesryne Mejri and Kseniya Cherenkova and Anis Kacem and Djamila Aouada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.22857},
year = {2025}
}
备注
Accepted at BMVC 2024