Point2CAD: Reverse Engineering CAD Models from 3D Point Clouds

计算机辅助设计（CAD）模型从点云中重建是计算机视觉、图形学和机器学习交叉领域中的一个重要问题；在处理野外物体时，它可以为设计师节省大量时间。最近在这个方向上取得了相对可靠的语义分割，但仍难以产生足够的CAD模型拓扑结构。在这项工作中，我们分析了当前这个不适定任务的最新技术水平，并确定了现有方法的缺点。我们提出了一种混合解析-神经重建方案，它可以弥合分割点云和结构化CAD模型之间的差距，并可以轻松地与不同的分割骨干相结合。此外，为了支持表面拟合阶段，我们提出了一种新颖的自由形表面隐式神经表示方法，提高了我们整体CAD重建方案的性能。我们在流行的CAD模型ABC基准测试上广泛评估了我们的方法，并为该数据集设置了新的最新技术水平。项目页面：https://www.obukhov.ai/point2cad。

本论文旨在解决从点云重建CAD模型的问题，特别是在拓扑结构方面存在困难的情况下。这是一个新问题。

论文提出了一种混合解决方案，将分割好的点云与结构化的CAD模型联系起来，并使用新的隐式神经表示法来提高表面拟合阶段的性能。

论文使用ABC数据集对其方法进行了广泛的评估，并在该数据集上取得了新的最佳表现。该方法可以与不同的分割骨干网络结合使用，并且作者提供了开源代码。

近期相关研究包括：PointSetGen, PU-Net, TopNet, AtlasNet等。