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CAD幾何領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集縱覽

發(fā)布于：2024-08-26 23:19:09

首頁(yè)/技術(shù)分享/CAD

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在今年初，丹麥奧胡斯大學(xué)的兩位學(xué)者：Alexandros Iosifidis教授與Negar Heidari博士發(fā)表了一篇調(diào)研報(bào)告，題為：《Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey》。

(奧胡斯大學(xué)兩位學(xué)者簡(jiǎn)介)

文章列舉了多個(gè)幾何機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集，在摘要中是這么描述幾何機(jī)器學(xué)習(xí)的：“幾何深度學(xué)習(xí)技術(shù)已成為CAD領(lǐng)域的一股變革力量，并有可能徹底改變?cè)O(shè)計(jì)師和工程師處理和改進(jìn)設(shè)計(jì)流程的方式。通過(guò)利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法的強(qiáng)大功能，CAD設(shè)計(jì)師可以優(yōu)化他們的工作流程，節(jié)省時(shí)間和精力，同時(shí)做出更明智的決策，并創(chuàng)建兼具創(chuàng)新性和實(shí)用性的設(shè)計(jì)。處理由幾何數(shù)據(jù)表示的CAD 設(shè)計(jì)并分析其編碼特征的能力能夠識(shí)別不同CAD模型之間的相似性，提出替代設(shè)計(jì)和增強(qiáng)功能，甚至生成新穎的設(shè)計(jì)替代方案。該調(diào)研全面概述了計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)中各種類別的基于學(xué)習(xí)的方法，包括相似性分析和檢索、2D與3D CAD 模型合成以及從點(diǎn)云生成CAD。此外，該調(diào)研還提供了基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集及其特征的完整列表，以及推動(dòng)該領(lǐng)域研究的開(kāi)源代碼。最后的討論深入探討了該領(lǐng)域普遍存在的挑戰(zhàn)，然后是這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域未來(lái)的潛在研究方向。”

（調(diào)研報(bào)告可在arXiv搜索到）

文章很貼心的對(duì)CAD幾何中的常見(jiàn)詞匯做了具體描述：

對(duì)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)格式也做了分類列舉：

下面是最重磅的總結(jié)了，值得收藏。將數(shù)據(jù)集的參數(shù)規(guī)模，類型，應(yīng)用點(diǎn)做了列舉與分類。

文章介紹了幾個(gè)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)，如UV-NET的架構(gòu)。UV-Net是最早提出的直接處理3D CAD模型的 BRep數(shù)據(jù)格式的深度學(xué)習(xí)方法之一。UV-Net通過(guò)使用鄰接圖對(duì)拓?fù)溥M(jìn)行建模，并根據(jù)曲線和曲面的U和V參數(shù)域以規(guī)則網(wǎng)格格式對(duì)幾何進(jìn)行建模，為 BRep數(shù)據(jù)提出了一種內(nèi)聚圖表示。

同時(shí)也介紹了諸如MFCAD，SketchGen，DeepCAD, CAD2Sketch/Sketch2CAD等等。

(MFCAD)

(SketchGen)

(CAD2Sketch/Sketch2CAD)

（DeepCAD架構(gòu)）

文章最后拋出了一些討論點(diǎn)：

1. 帶注釋的BRep數(shù)據(jù)。盡管近年來(lái)發(fā)布了幾個(gè)大型 CAD 數(shù)據(jù)集，其中包括BRep格式以及傳統(tǒng)的3D數(shù)據(jù)格式，但基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對(duì)帶注釋的數(shù)據(jù)集的需求仍然很大。為 CAD模型分類添加注釋的數(shù)據(jù)集在大小上仍然有限，缺乏對(duì)CAD模型進(jìn)行全面分析所需的多樣性和復(fù)雜性。

2. 對(duì)于復(fù)雜CAD組件的裝配存在分析困難。

3. 無(wú)監(jiān)督與自監(jiān)督的方案值得探索。鑒于CAD中缺乏用于監(jiān)督學(xué)習(xí)的注釋數(shù)據(jù)，利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)自監(jiān)督和/或無(wú)監(jiān)督方法具有很大的潛力。

4. CAD生成和BRep合成探索。當(dāng)前CAD 命令的通用方法通常側(cè)重于一組有限的操作，例如草圖和拉伸，從而限制了生成的 CAD 模型的復(fù)雜性和多樣性。值得注意的是，在某些方法中，例如 DeepCAD，無(wú)法保證所有生成的CAD命令序列都會(huì)產(chǎn)生拓?fù)溥壿嬌嫌行У腃AD模型，尤其是在具有長(zhǎng)命令序列的復(fù)雜模型的情況下。因此，未來(lái)探索的途徑包括擴(kuò)展生成方法以涵蓋更廣泛的CAD操作，例如圓角和倒角，從而允許為更復(fù)雜的CAD形狀生成命令序列。

5. 提高框架可重復(fù)性的透明度。在這個(gè)領(lǐng)域，一個(gè)重大的挑戰(zhàn)在于重現(xiàn)和比較不同方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。由于缺乏大規(guī)模的標(biāo)注基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，因此為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的 CAD 分析提出的每種方法要么引入為特定任務(wù)量身定制的新標(biāo)注CAD數(shù)據(jù)集，要么修改和標(biāo)注大規(guī)模數(shù)據(jù)集的一部分以進(jìn)行評(píng)估。在這些較小的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的監(jiān)督方法通常表現(xiàn)出高性能，幾乎沒(méi)有改進(jìn)的余地。此外，由于每種方法都是在適合其特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試的，因此比較結(jié)果變得復(fù)雜。為了解決這些問(wèn)題，強(qiáng)烈建議研究人員為其發(fā)布的代碼提供全面的文檔，詳細(xì)說(shuō)明數(shù)據(jù)預(yù)處理設(shè)置，并提供有關(guān)實(shí)驗(yàn)設(shè)置和代碼依賴關(guān)系的足夠信息。這種透明度可以極大地促進(jìn)該領(lǐng)域未來(lái)的研究工作。

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