コンピューター支援設計モデルのための対照学習ベースの表現学習

Core Concepts

本研究は、コンストラクション・シーケンスの意味情報を効果的に捉えるための新しい対照学習ベースのアプローチ「ContrastCAD」を提案する。ContrastCADは、ドロップアウト技術を用いて形状を変えずにオーグメンテーションビューを生成し、類似したCADモデルの潜在ベクトルを近づけ、異なるCADモデルの潜在ベクトルを遠ざけることで、より良い表現空間を生成する。また、不均衡なトレーニングデータセットの学習性能を向上させるための新しいCADデータオーグメンテーション手法「RRE」も提案する。

Abstract

本研究では、コンピューター支援設計(CAD)モデルの表現学習のための新しいアプローチ「ContrastCAD」を提案している。 まず、RREと呼ばれる新しいCADデータオーグメンテーション手法を提案した。RREは、トレーニングデータセットの不均衡な分布を改善し、特に長いコンストラクション・シーケンスを持つ複雑なCADモデルの学習性能を大幅に向上させる。 次に、ContrastCADモデルを提案した。ContrastCADは、ドロップアウト技術を用いてCADモデルの潜在ベクトルを拡張し、対照学習を行うことで、類似したCADモデルの潜在ベクトルを近づけ、異なるCADモデルの潜在ベクトルを遠ざける。これにより、より良い表現空間を生成することができる。 実験の結果、RREを用いたContrastCADは、ベースラインモデルと比較して、再構築性能、クラスタリング性能、および生成性能において優れた結果を示した。特に、長いコンストラクション・シーケンスを持つ複雑なCADモデルの学習において大きな改善が見られた。また、ContrastCADは、コンストラクション・シーケンスの順列変化に対してもロバストであることが示された。

Stats

全トレーニングデータ数: 161,240 ラインコマンドを含むシーケンスの割合: 78.38% サークルコマンドを含むシーケンスの割合: 42.81% アークコマンドを含むシーケンスの割合: 19.76% ワンサイド押し出しを含むシーケンスの割合: 92.60% シンメトリック押し出しを含むシーケンスの割合: 9.00% ツーサイド押し出しを含むシーケンスの割合: 1.71%

Quotes

該当なし

Key Insights Distilled From

ContrastCAD

by Minseop Jung... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01645.pdf

Deeper Inquiries

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