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CubiCasa5K
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AI平面图矢量化：检测与序列生成对比
研究人员探索了两种不同的方法，用于AI网络生成平面图几何图形：自回归坐标序列和基于检测的图组装。在CubiCasa5K数据集上的实验表明，基于检测的方法在墙体精度方面通常优于序列生成，尤其是在较大的平面图上。虽然序列解码在与训练数据匹配的干净矢量渲染上显示出优势，但检测方法在域迁移下被证明更具鲁棒性。该研究还引入了一种新的编辑成本指标来评估草图平面图，并发布了ResPlan-FP基准数据集。
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Raster2Seq 方法使用多边形序列重建平面图
研究人员推出 Raster2Seq，一种从光栅化平面图图像重建结构化矢量图形表示的新方法。该方法将平面图重建视为一个序列到序列的任务，其中房间、窗户和门表示为编码几何和语义的标记多边形序列。自回归解码器根据图像特征和先前生成的角点，在可学习锚点的指导下预测下一个角点。Raster2Seq 在 Structure3D 和 CubiCasa5K 等基准测试中表现出最先进的性能，并对 WAFFLE 等更复杂的数据集表现出强大的泛化能力。