ExtrudeNet: Unsupervised Inverse Sketch-and-Extrude for Shape Parsing

要約

スケッチと押し出しは、コンピュータ支援設計における一般的で直感的なモデリング プロセスです。
この論文では、逆スケッチと押し出しによって点群の形で与えられた形状を学習する問題を研究しています。
点群からスケッチと押し出しを検出するための教師なしエンドツーエンド ネットワークである ExtrudeNet を紹介します。
ExtrudeNet の背後には 2 つの新しいテクニカル コンポーネントがあります。
2) ネットワーク学習で使用される符号付き距離場を計算するための数値的方法。
これは、機械学習を使用して、教師なしで形状のスケッチと押し出しのモデリング プロセスをリバース エンジニアリングする最初の試みです。
ExtrudeNet は、最新の CAD ソフトウェアにシームレスに統合できる形状のコンパクトで編集可能で解釈可能な表現を出力するだけでなく、さまざまな編集アプリケーションを容易にする標準的な CAD モデリング プロセスとも連携しており、既存の形状解析研究とは一線を画しています。
コードは https://github.com/kimren227/ExtrudeNet で公開されています。

要約(オリジナル)

Sketch-and-extrude is a common and intuitive modeling process in computer aided design. This paper studies the problem of learning the shape given in the form of point clouds by inverse sketch-and-extrude. We present ExtrudeNet, an unsupervised end-to-end network for discovering sketch and extrude from point clouds. Behind ExtrudeNet are two new technical components: 1) an effective representation for sketch and extrude, which can model extrusion with freeform sketches and conventional cylinder and box primitives as well; and 2) a numerical method for computing the signed distance field which is used in the network learning. This is the first attempt that uses machine learning to reverse engineer the sketch-and-extrude modeling process of a shape in an unsupervised fashion. ExtrudeNet not only outputs a compact, editable and interpretable representation of the shape that can be seamlessly integrated into modern CAD software, but also aligns with the standard CAD modeling process facilitating various editing applications, which distinguishes our work from existing shape parsing research. Code is released at https://github.com/kimren227/ExtrudeNet.

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