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

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。