Pixel-Wise Symbol Spotting via Progressive Points Location for Parsing CAD Images

解析计算机辅助设计（CAD）图纸是建筑和工程行业中CAD修订、基于语义的管理以及生成3D原型的基本步骤。从CAD图纸中标记符号从实际角度来看是一项具有挑战性但臭名昭著的任务。在本研究中，我们提出了一种从CAD图像中标记和定位符号的方法，这些图像是从CAD图纸转换而来的。从CAD图像中定位符号的优点在于对标注者的要求低和标注成本低。但是，从CAD图像中逐像素地定位符号是具有挑战性的工作。我们提出了一种基于渐进高斯核（PGK）的像素级点定位方法，以平衡训练效率和位置准确性。此外，我们引入了一个局部偏移量来基于热图的点定位方法。基于关键点检测，我们提出了一种符号分组方法来重新绘制CAD图像中的矩形符号。我们发布了一个包含电信工业CAD图纸中设备房CAD图像的数据集。对这个真实世界的数据集进行的广泛实验表明，所提出的方法具有良好的泛化能力。

本论文旨在解决从CAD图像中像素级别地识别和定位符号的问题，以便于CAD修订、语义管理和生成3D原型。

论文提出了一种通过渐进高斯核（PGK）实现像素级别点定位的方法，并引入了基于热力图的局部偏移来提高定位精度。此外，还提出了一种符号分组方法来重新绘制CAD图像中的矩形符号。

论文提出的方法在标注成本和标注人员要求方面具有优势，并在电信工业CAD图纸的设备房CAD图像数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，该方法具有良好的泛化能力。

在相关研究方面，最近的研究主要集中在使用深度学习方法进行符号识别和定位，例如Faster R-CNN和YOLO。