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自监督图神经网络用于机械 CAD 检索
提出了一种基于图神经网络的自监督对比学习方法，用于机械 CAD 检索，可以直接建模参数化 CAD 原始文件，提高检索准确性和效率。
PDF21 days ago
ACLPairCFR：通过对比学习增强对配对因果增强数据模型训练
通过对已有数据样本进行最小且充分的修改以改变其标签，Counterfactually Augmented Data (CAD) 创建新的数据样本。与 CAD 训练可以增强模型对与标签相关的偶然特征的鲁棒性相比，最新的研究表明，通过 CAD
PDF25 days ago
基于贝叶斯网格优化的图神经网络用于增强工程性能预测
提出用于 3D 深度学习辅助建模的贝叶斯图神经网络框架，通过直接从 CAD 中学习几何特征进行工程性能预测，通过贝叶斯优化确定网格元素的最佳大小，实现高准确性的辅助模型。
PDFa month ago
计算机辅助设计的几何深度学习：一项综述
几何深度学习在计算机辅助设计领域具有革命性的能力，通过利用基于机器学习的方法，CAD 设计师能够优化其工作流程，节省时间和精力，做出更明智的决策，并创造出创新且实用的设计。这篇综述提供了计算机辅助设计领域中基于学习的方法的全面概述，包括相似
PDF4 months ago
BrepGen: 结构化潜在几何体的 B-Rep 生成扩散模型
BrepGen 是一种基于扩散的生成方法，可直接输出边界表示（B-rep）的计算机辅助设计（CAD）模型，并在 CAD 实体的层次树中表示 B-rep 模型的结构化潜在几何。
PDF5 months ago
ICMLMates2Motion：学习机械 CAD 集成组件的工作原理
利用深度学习技术对 CAD 表示的机械组件之间的自由度进行推断，通过重新定义配合移动方法以及缩小可能运动的轴线范围，并通过用户研究创建了带有可靠标签的动作注释测试集。
PDF2 years ago
MM用于半监督乳腺肿块分类的虚拟对抗训练
本研究旨在开发一种新的计算机辅助诊断 (CAD) 方案，以利用半监督学习对乳腺 X-ray 图像进行良恶性分类，采用虚拟对抗培训方法，提高模型的鲁棒性和分类准确性。
PDF2 years ago
SketchGen: 生成受限 CAD 素描
使用基于变换器架构的生成模型 SketchGen 来处理计算机辅助设计中基本段和约束的异构性问题，并证明其在生成完整标志和预测给定图案的约束方面明显优于目前的状态 - of-the-art 模型。
PDF3 years ago
AutoMate: CAD 装配自动配对的数据集和学习方法
该研究提出了一种基于边界表示 (BREPs) 的装配建模方法，使用 SB-GCN 进行表征学习，以预测 CAD 类型的 mates 关系，并显示该模型与商业 CAD 系统的兼容性。
PDF3 years ago
使用深度学习在乳腺 X 线照片中检测和分类病变
本论文提出了一种基于 Faster R-CNN 的 CAD 系统，该系统可以在不需要任何人类干预的情况下检测和分类乳腺摄影中的恶性或良性病变，且在 INbreast 数据库上达到了 AUC=0.95 的良好分类性能。
PDF7 years ago
CVPRIM2CAD
通过使用深度卷积神经网络对场景渲染进行图像比较，我们提出了一种完全自动的系统来解决 IM2CAD 问题，该系统在家居设计和翻新网站的具有挑战性的图像上产生高质量的结果，并通过同时处理整个场景来解决物体间的遮挡问题。
PDF8 years ago