Vi presenterar en neural arkitektur som tar som ingång en 2D eller 3D form och ger ett program som genererar formen. Instruktionerna i vårt program är baserade på konstruktiva fasta geometri principer, d.v.s. en uppsättning booleska operationer på form primitiver definieras rekursivt. Bottenupp tekniker för denna form tolkning uppgift förlitar sig på primitiv upptäckt och är i sig långsamt eftersom sökutrymmet över möjliga primitiva kombinationer är stor. Däremot använder vår modell ett återkommande neuralt nätverk som tolkar inmatningsformen på ett uppifrån-och-ner sätt, vilket är betydligt snabbare och ger en kompakt och lätttolkad sekvens av modelleringsanvisningar. Vår modell är också effektivare som formdetektor jämfört med befintliga toppmoderna detektionstekniker. Vi visar slutligen att vårt nätverk kan tränas på nya dataset utan mark-sanning program annoteringar genom policy gradient tekniker.
Sharma m.fl. REF presenterar CSG-Net, som är en neural arkitektur för att tolka en 2D eller 3D input till en samling modellering primitiva med operationer.
CSGNet: Neural Shape Parser for Constructive Solid Geometry
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}