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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 25 - 28 (4page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.12.25
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본 논문에서는 명령어 시퀀스로 표현되는 3D CAD 모델을 생성할 수 있는 새로운 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 CAD 명령어 시퀀스를 생성하기 위하여 트랜스포머 기반 오토인코더와 diffusion 기반 생성 모델로 구성된다. 트랜스포머 기반 오토인코더는 CAD 명령어 시퀀스를 잘 생성하도록 잠재 표현을 학습하고, diffusion 기반 생성 모델은 새로운 명령어 시퀀스 생성을 위해서 잠재 변수를 생성하도록 학습한다. 실험을 통하여 제안하는 모델이 유효하고 새로운 3D CAD 모델을 성공적으로 생성할 수 있음을 보여주었다. 또한, CAD 모델에 대한 의미 있는 잠재 공간을 학습하였음을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 딥러닝 모델
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
R. Wu, et al., “DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models”, IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 6772-6782, Montreal, Canada, Oct. 2021.
X. Xu, et al., “SkexGen: Autoregressive Generation of CAD Construction Sequences with Disentangled Codebooks”, Thirty-ninth International Conference on Machine Learning, Baltimore, Maryland, Jul. 2022.
A. Vaswani, et al., “Attention is all you need”, Advances in Neural Information Processing Systems 30, Long Beach, California, Nov. 2017.
J. Ho, A. Jain and P. Abbeel, “Denoising Diffusion Probabilistic Models”, Advances in Neural Information Processing Systems 33, Nov. 2020.
O. Ronnenberger, P. Fischer and T. Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, pp. 234-241, 2015.
X. Xu, et al., “SkexGen: Autoregressive Generation of CAD Construction Sequences with Disentangled Codebooks”, Thirty-ninth International Conference on Machine Learning, Baltimore, Maryland, Jul. 2022.
A. Vaswani, et al., “Attention is all you need”, Advances in Neural Information Processing Systems 30, Long Beach, California, Nov. 2017.
J. Ho, A. Jain and P. Abbeel, “Denoising Diffusion Probabilistic Models”, Advances in Neural Information Processing Systems 33, Nov. 2020.
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