Brep2Seq 【浅读】

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#深度学习

Brep2Seq: a dataset and hierarchical deep learningnetwork for reconstruction and generation of computer-aided design models

Brep2Seq: a dataset and hierarchical deep learningnetwork for reconstruction and generation of computer-aided design models(Brep2Seq:用于重建和生成计算机辅助设计模型的数据集和分层深度学习网络)

2024 Journal of Computational Design and Engineering

代码地址：https://github.com/zhangshuming0668/Brep2Seq

论文概述

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。Brep2Seq采用基于变压器的编码器-解码器架构，利用B-rep模型中的几何和拓扑信息来提取原始3D形状的特征表示。由于其分层网络结构和训练策略，Brep2Seq通过区分CAD模型的主要形状和详细特征，实现了改进的模型重建和可控的模型生成。为了训练Brep2Seq，通过自

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