PPI-NET：端到端参数化图元推断
计算机视觉与模式识别
2023-08-04 v1
摘要
在工程应用中，直线、圆、圆弧与点统称为图元，它们在路径规划、仿真分析与制造中起着关键作用。工程师在设计CAD模型时，通常先在纸或白板上绘制模型的正视图草图，再将设计意图转化为CAD程序。尽管该设计方法功能强大，但常涉及艰巨且重复的任务，要求工程师在每次设计中执行大量相似操作。为解决这一转换过程，我们提出一种高效准确的端到端方法，避免了使用自回归模型从手绘草图图像推断参数化图元所带来的低效与误差累积问题。由于我们的模型样本匹配标准CAD软件的表示格式，它们可被导入CAD软件进行求解、编辑，并应用于下游设计任务。
引用
@article{arxiv.2308.01521,
title = {PPI-NET: End-to-End Parametric Primitive Inference},
author = {Liang Wang and Xiaogang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01521},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2203.01305 by other authors