【论文标题】FUSION 360 GALLERY: A DATASET AND ENVIRONMENT FOR PROGRAMMATIC CAD RECONSTRUCTION 【作者团队】Karl D.D. Willis， Yewen Pu， Jieliang Luo， Hang Chu， Tao Du， Joseph G. Lambourne， Armando Solar-Lezama， Wojciech Matusik 【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2010.02392v1.pdf

【推荐理由】 本文创建了一种三维CAD模型数据集及其相关的模型重建学习环境，可以帮助计算机辅助设计（CAD）工程师提高模型设计工作体验。 文章提出了一种新的计算机辅助制图方法：通过边界曲线（B-Rep）和神经元引导搜索方法模拟出客户当前建模指令想要的模型结果，如图1所示。同时根据Autodesk CAD客户设计模型的数据信息搭建了数据集，还概述了一个标准的CAD模型重建流程，以及评估指标。 图1 Fusion 360 Gym操作指令预测示意图 给定一个由目标几何体Gt和当前几何体Gc组成的状态，消息传递网络（mpn）预测出当前的操作指令为面拉伸操作。 最后，文章设想了许多基于现有重建数据集可以进一步研究的方向：序列几何的新表示，能够从B-Rep、网格、点云或图像数据进行CAD模型重建和生成；模拟和即兴执行顺序建模操作的强化学习方法；以及从三维几何体或图像合成草图和约束等等。

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