SymPoint Revolutionized: Boosting Panoptic Symbol Spotting with Layer Feature Enhancement

SymPoint是一种利用点集表示来解决CAD绘图中全景符号识别任务的初步尝试。尽管它取得了相当大的成功，但它忽略了图形层信息并且训练收敛速度过慢。为了解决这个问题，我们介绍了SymPoint-V2，这是一个强大而高效的解决方案，具有新颖的、简化的设计，克服了这些限制。特别地，我们首先提出了一个图层特征增强模块（LFE），将图形层信息编码到基本特征中，显著提高了性能。我们还设计了一个位置引导训练（PGT）方法，使其更容易学习，在早期阶段加速模型的收敛并进一步促进性能。广泛的实验表明，我们的模型在公共基准测试中比其前身SymPoint表现更好，收敛速度更快。我们的代码和训练模型可在https://github.com/nicehuster/SymPointV2上获得。

SymPoint-V2试图解决CAD图纸上的panoptic symbol spotting任务中的图形层信息被忽略以及训练收敛速度慢的问题。

该论文提出了Layer Feature-Enhanced module (LFE)和Position-Guided Training (PGT)方法，分别将图形层信息编码到基本特征中，并加速模型的收敛速度。

该模型在公共基准测试中比其前身SymPoint表现更好并且收敛速度更快。作者还开源了代码和训练模型。

在该领域中，最近的相关研究包括：1. Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud (CVPR 2021); 2. PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection (CVPR 2020); 3. PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection (CVPR 2020)。