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原创 算法基本的板子
这里是准备打算法题比赛时的板子。不用万能头文件版#pragma GCC optimize(2)#include<cstdio>#include<iostream>#include<cstring>#include<string>#include<algorithm>#include<vector>#include<map>#include<stack>#include<queue&.
2021-06-09 23:04:16
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原创 B. Settlement of Guinea Pigs【CF每日一题 / 1000】
故（n-1)/2+1+(n-1)%2。10个最坏的结果是6。
2024-08-21 23:57:25
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原创 B. Card Constructions【CF每日一题 / 1100】
【代码】B. Card Constructions【CF每日一题 / 1100】
2024-08-20 21:24:15
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原创 A. Happy Birthday, Polycarp!【CF每日一题 / 1000】
【代码】A. Happy Birthday, Polycarp!【CF每日一题 / 1000】
2024-08-20 21:05:00
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原创 BrepMFR
特征识别(FR)是集成计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工艺规划(CAPP)和计算机辅助制造(CAM)系统的关键技术，在现代数字化制造中起着至关重要的作用。近年来，深度学习方法的出现为识别具有复杂几何形状的高度相交特征提供了一种新的方法。然而，由于标记真实CAD模型的成本很高，神经网络通常是在计算机合成的数据集上训练的，当应用于现实世界的CAD模型时，会导致明显的性能下降。因此，我们提出了一种新的深度学习网络，BrepMFR，设计用于从边界表示(B-rep)模型中识别加工特征(MFR)。
2024-07-16 16:22:14
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原创 研究生必备技能
多cuda版本安装与灵活切换|graspnet高版本torch环境配置Loss上升，精度却也上升？通过loss曲线诊断神经网络模型
2024-07-15 21:31:07
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原创 BRepGAT Graph neural network to segment machining feature faces in a B-rep model【阅读笔记】
笔记
2024-05-12 21:19:59
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原创 MVCNN++ CAD Model Shape Classification using Multi-View Convolutional Neural Networks【浅读】
深度神经网络在图像和文本数据的分类和检索任务中显示出有希望的成功。虽然在计算机图形学领域已经有了几种深度网络的实现，但这些算法不容易在不同的数据集之间转换，特别是对于产品设计和制造领域中使用的形状。与计算机图形学领域中用于三维形状分类和检索的数据集不同，三维模型的工程级描述并不产生整齐的不同类别。目前的研究着眼于3D形状深度学习算法的分类和检索的改进形式，通过使用诸如放松分类，使用定角相机角度捕捉特征细节和迁移学习来减少训练形状识别算法所需的数据量和处理时间。
2024-04-23 23:11:25
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原创 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks【浅读】
最近在图像分类研究中取得的许多进展可以归功于训练过程的改进，例如数据增强和优化方法的变化。然而，在文献中，大多数改进要么作为实现细节简要地提到，要么只在源代码中可见。在本文中，我们将研究这些改进的集合，并通过烧蚀研究经验评估它们对最终模型精度的影响。我们将证明，通过将这些改进结合在一起，我们能够显著改进各种CNN模型。例如，我们将ResNet-50在ImageNet上的前1验证准确率从75.3%提高到79.29%。
2024-04-23 23:10:13
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原创 A Simple Weight Decay Can Improve Generalization【浅读】
数值模拟表明，权值衰减可以提高前馈神经网络的泛化能力。本文解释了其中的原因。证明了权值衰减在线性网络中有两种作用。首先，它通过选择解决学习问题的最小向量来抑制权向量中任何不相关的分量。其次，如果选择正确的大小，权值衰减可以抑制静态噪声对目标的一些影响，从而大大提高泛化效果。然后展示了如何将这些结果扩展到具有隐藏层和非线性单元的网络。最后利用NetTalk的数据进行了数值模拟，验证了该理论的正确性。这篇文章探讨了权重衰减（weight decay）如何提高神经网络的泛化能力。
2024-04-23 23:09:37
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原创 调参小trick
知乎上找的忘了是谁的了，找到的话会添加链接。优化器用 AdamW（少数地方用 SGD with Momentum），学习率推荐 cosine learning rate，初始值选 3e-4（SGD 可以选 0.1)，激活函数选 PReLU。Batchsize 取 64，尽量用多卡，如果用 torch 的话记得用 DistributedDataParallel。
2024-04-21 10:48:13
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原创 深度学习常用的随机种子汇总
深度学习常用的随机种子汇总:423407114514256自己的出生日期跑这几个选个最高的当成最终的精度就行了。
2024-04-11 23:27:49
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原创 AAGNet: A graph neural network towards multi-task machining feature【精读】
加工特征识别(MFR)是计算机辅助工艺规划(CAPP)中从CAD模型中的几何实体推断制造语义的重要步骤。传统的基于规则的MFR方法由于表示其可变拓扑结构的复杂性而难以处理相交特征。这激发了基于深度学习的方法的发展，这种方法可以从数据中学习，克服基于规则的方法的局限性。然而，一些现有的深度学习方法在使用某些表示(如体素或点云)时会损害几何和拓扑信息。
2024-04-08 00:29:38
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原创 FuS-GCN Efficient B-rep based graph convolutional networks for 3D-CAD model classification 【精读】
执行三维计算机辅助设计(3D-CAD)模型分类、检索和重用在工业制造中至关重要，因为它大大缩短了工程开发周期并降低了开发成本。虽然现有的3D模型分类和检索方法在网格或点云上都能取得满意的效果，但不能直接应用于3D- cad模型，3D- cad模型一般采用边界表示(B-rep)。为了解决这一问题，并充分利用B-rep的拓扑结构，提出了一种称为B-rep图的图结构描述符来预处理B-rep数据，并从3D-CAD模型中提取精确的拓扑和几何特征。
2024-04-07 18:14:50
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原创 Hierarchical CADNet Learning from B-Reps for Machining Feature Recognition【精读】
深度学习方法已被证明能够在某些情况下识别计算机辅助设计(CAD)模型中的形状特征(例如加工特征)，但在特征相交时仍然存在问题，并且在利用包含典型CAD模型的边界表示(B-Rep)的几何和拓扑信息时仍然存在问题。本文提出了一种新的分层B-Rep图形状表示方法，该方法对B-Rep的曲面几何和面拓扑信息进行编码。
2024-04-06 22:43:00
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原创 Toward a framework of extracting typical machining process routines
随着CAPP系统的应用，制造企业积累了大量的零件工艺数据，是重要的战略资源。深入挖掘这些工艺数据中隐藏的价值，提高工艺知识的重用率是实现工艺规划智能化的关键。本文建立了一种基于知识表示学习的典型加工过程例程提取框架。首先，建立了描述加工过程的“零件-材料-工艺-机床-刀具”关系的两个图模型，通过图结构的连通性直接表示加工数据的语义。一个模型遵循标准的流程路线，而另一个模型进行了一些修改，使节点“部件”具有更多的内链接和外链接。
2024-04-04 23:30:52
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原创 SolidGen An Autoregressive Model for Direct B-rep Synthesis
边界表示(B-rep)格式是计算机辅助设计(CAD)中实体和薄片对象建模的实际形状表示。最近生成CAD模型的方法集中在学习草图和挤压建模序列上，这些序列由后处理中的实体建模内核执行，以恢复B-rep。在本文中，我们提出了一种新的方法，可以在不需要监督的情况下通过CAD建模序列数据来学习和合成b -代表。我们的方法SolidGen是一个自回归神经网络，通过使用基于变压器和指针的神经网络预测顶点、边缘和面，直接对B-rep进行建模。
2024-04-04 23:29:04
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原创 Simplification of 3D CAD Model in Voxel Form for Mechanical Parts Using Generative Adversarial
大多数机械零件的三维(3D)计算机辅助设计(CAD)模型是在设计阶段创建的，具有很高的形状复杂性。CAD模型的形状复杂度根据应用领域的不同而降低。因此，有必要根据其应用简化三维CAD模型的形状。传统的化简方法是基于预先定义的算法来识别化简目标的形状。这种基于算法的方法难以处理CAD模型中未考虑的不寻常的局部形状。提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的网络简化机械零件三维CAD模型的方法。该网络对机械零件三维CAD模型中包含的简化目标形状进行识别和去除。构建三维CAD模型数据集，训练三维CAD模型简化网络。
2024-04-04 23:28:07
944
原创 Point2CAD Reverse Engineering CAD Models from 3D Point Clouds
从点云中重建计算机辅助设计(CAD)模型是计算机视觉、图形学和机器学习交叉的一个重要问题;它为设计师在迭代外部对象时节省了大量时间。在这个方向上的最新进展实现了相对可靠的语义分割，但仍然难以产生适当的CAD模型拓扑。在这项工作中，我们分析了当前的艺术状态，为这个不适的任务，并确定现有方法的缺点。我们提出了一种混合分析-神经重建方案，该方案弥合了分割点云和结构化CAD模型之间的差距，并且可以很容易地与不同的分割主干结合。
2024-04-04 23:24:50
756
原创 Mates2Motion Learning How Mechanical CAD Assemblies Work
我们描述了我们在使用CAD表示上的深度学习来推断机械装配中配合部件之间的自由度方面的工作。我们使用由CAD零件和零件连接在一起的实际机械组件组成的大型数据集来训练我们的模型。我们提出了重新定义这些伙伴的方法，以使它们更好地反映装配的运动，以及缩小可能的运动轴。我们还进行了用户研究，以创建具有更可靠标签的动作注释测试集。一个用于学习的移动组件的数据集，带有过滤器和修改的表示，以减轻原始组件中发现的错误和歧义。用户注释的验证集。配偶预测任务的基线。
2024-04-04 23:24:06
234
原创 Make-A-Shape a Ten-Million-scale 3D Shape Model
在训练自然语言和图像的大型生成模型方面取得了重大进展。然而，3D生成模型的进步受到其大量训练资源需求，以及低效，非紧凑和表达能力差的表示的阻碍。本文介绍了一种新的三维生成模型Make-A-Shape，它是为大规模高效训练而设计的，能够利用1000万个公开可用的形状。在技术方面，我们首先创新了小波树表示，通过制定子带系数滤波方案来有效地利用系数关系，从而紧凑地编码形状。然后，通过设计子带系数填充方案在低分辨率网格中布局表示，通过扩散模型使表示可生成。
2024-04-04 23:22:44
293
原创 FeatureNet Machining feature recognition based on 3D Convolution Neural Network
自动化加工特征识别是实体建模的一个分支学科，近三十年来一直是一个活跃的研究领域，是数字化制造过程中从计算机辅助设计(CAD)模型中检测制造信息的关键组成部分。本文提出了一种利用深度三维卷积神经网络(3D- cnn)学习机械零件CAD模型加工特征的新框架——FeatureNet。FeatureNet在大型3D模型数据集上学习复杂制造特征形状的分布，并发现有助于自动识别过程的显著特征。为了对FeatureNet进行训练，自动构建带有标记加工特征的三维CAD模型的大规模机械零件数据集。
2024-04-04 23:21:40
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原创 Bridging the Gap between Geometry and User Intent Retrieval of CAD Models via Regions of Interest
CAD模型检索是提高产品设计和开发效率的关键功能。基于内容的检索解决方案面临的一个主要挑战是如何弥合几何信息和设计意图之间的语义差距。当前的检索解决方案缺乏根据用户解释和应用程序上下文定制搜索结果的能力。这项工作提出了一个基于异构CAD模型集合的交互式检索系统，该系统利用用户定义的兴趣区域(roi)以直观的方式表达设计意图。我们提出的系统使用自监督学习技术来捕获细微的语义形状关系，并采用非穷举搜索技术来实时执行大规模的部分形状匹配。我们报告了在三个机械部件数据集上的显著性能提高。
2024-04-04 23:19:12
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原创 BrepGen A B-rep Generative Diffusion Model with Structured Latent Geometry
BrepGen是一种基于扩散的生成方法，可直接输出边界表示(B-rep)计算机辅助设计(CAD)模型。BrepGen将B-rep模型表示为层次树中的新型结构化潜在几何结构。根节点表示整个CAD实体，B-rep模型的每个元素(即，面，边或顶点)从上到下逐渐变为子节点。B-rep几何信息作为每个原语的全局边界框与描述局部几何形状的潜在代码一起进入节点。B-rep拓扑信息由节点复制隐式表示。当两个面共用一条边时，该边曲线将在树中出现两次，具有三条关联边的t结点顶点在具有相同节点特征的树中出现六次。
2024-04-04 23:18:08
1109
原创 Brep2Seq 【浅读】
这篇论文介绍了一种名为Brep2Seq的新深度学习网络。该网络专注于三维（3D）重建，这是计算机辅助设计（CAD）领域的一个重要研究课题，旨在从原始形状（包括点云、体素、网格和边界表示（B-rep））恢复可编辑的CAD模型。近年来，由于深度学习方法潜力的不断提升，深度模型生成受到了相当大的研究兴趣。为了应对3D重建和生成的挑战，作者提出了Brep2Seq，这是一种新颖的深度神经网络，旨在将B-rep模型转换为一系列可编辑的基于特征的建模操作序列，包括主要原语和详细特征。
2024-04-03 08:33:59
1015
原创 Machining feature recognition using BRepNet(加工特征识别)【浅读】
自20世纪80年代以来，利用各种方法对三维(3D)计算机辅助设计(CAD)模型的加工特征进行了许多尝试。近年来，深度学习方法在机械加工特征识别中得到了广泛的应用。然而，边界表示(BRep)模型是3D CAD模型最常见的表示形式，由于其结构复杂，难以直接用于深度学习。为了解决这个问题，最近提出了BRepNet。提出了一种利用BRepNet对以BRep为代表的三维CAD模型进行加工特征识别的方法。在该方法中，基于加工特征，利用BRepNet对三维CAD模型的各个面进行分类。
2024-04-03 08:29:30
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原创 SECAD-Net Self-Supervised CAD Reconstruction by Learning Sketch-Extrude Operations【浅读】
基于原始几何图形的逆向工程CAD模型是一个经典而又艰苦的研究问题。以前的基于学习的方法由于受监督的设计模式而严重依赖于标签或重建CAD形状，这些形状不易编辑。在这项工作中，我们介绍了SECADNet，一个端到端神经网络，旨在以自监督的方式重建紧凑且易于编辑的CAD模型。从现代CAD软件中最常用的建模语言中汲取灵感，我们建议从原始形状中学习2D草图和3D挤出参数，从中可以通过将每个草图从2D平面挤压成3D体来生成一组挤出圆柱体。通过合并布尔运算(即联合)，这些圆柱体可以紧密地接近目标几何形状。
2024-04-03 08:28:14
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空空如也
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