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.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF presenterar en modell som kommer att skriva ut ett program (dvs. uppsättning av Booleska operationer på form primitiva) som genererar inmatningsbilden eller formen.
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']}