【GAMES Webinar 2024-329期】
CAD/CAE/CAM专题
CAD程序语义注释与曲线参数化新进展
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报告题目
CADTalk: An Algorithm and Benchmark for Semantic Commenting of CAD Programs
报告嘉宾
李昌健
爱丁堡大学
报告时间
2024年6月27号 晚上8:00-8:50（北京时间）
报告方式
GAMES直播间: https://live.bilibili.com/h5/24617282
报告摘要
CAD programs are a popular way to compactly encode shapes as a sequence of operations that are easy to parametrically modify. However, without sufficient semantic comments and structure, such programs can be challenging to understand, let alone modify. We introduce the problem of semantic commenting CAD programs, wherein the goal is to segment the input program into code blocks corresponding to semantically meaningful shape parts and assign a semantic label to each block. We solve the problem by combining program parsing with visual-semantic analysis afforded by recent advances in foundational language and vision models. Specifically, by executing the input programs, we create shapes, which we use to generate conditional photorealistic images to make use of semantic annotators for such images. We then distill the information across the images and link back to the original programs to semantically comment on them. Additionally, we collected and annotated a benchmark dataset, CADTalk, consisting of 5,280 machine-made programs and 45 human-made programs with ground truth semantic comments to foster future research. We extensively evaluated our approach, compared to a GPT-based baseline approach, and an open-set shape segmentation baseline, i.e., PartSLIP, and report an 83.24% accuracy on the new CADTalk dataset.
嘉宾简介
Dr. Changjian Li received the PhD degree in Computer Science from The University of Hong Kong in 2019. He is currently an Assistant Professor of Computer Science at the University of Edinburgh. His current research interest is mainly 3D Shape Creation and Analysis with applications in Sketch-based Modeling, Shape Reconstruction and Analysis from Point Clouds, 3D Vision, and Medical Image Processing and Modeling. He has published many technical papers at top venues, including IEEE TVCG, IEEE CVPR, ACM TOG, ACM SIGGRAPH, ACM SIGGRAPH Asia, ICCV, TMI. For more information, please visit https://enigma-li.github.io/.
个人主页
https://enigma-li.github.io/
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报告题目
二次曲线的SDL参数化
报告嘉宾
杨义军
西安交通大学
报告时间
2024年6月27号 晚上8:50-9:40（北京时间）
报告方式
GAMES直播间: https://live.bilibili.com/h5/24617282
报告摘要
曲线和曲面参数化是几何引擎数据表示中的核心问题之一，其在很多程度上影响了上层几何算法和整个几何引擎的性能和稳定性。我们提出了一种快速且鲁棒的二次曲线参数化，相比当前几何引擎ACIS, Parasolid和OCC采用的参数化在点计算、点反求和导矢计算上具有计算效率的提升且其鲁棒性有提升，我们在线路板干涉检查、实体布尔运算和可视化中进行了算法验证。
嘉宾简介
杨义军，西安交通大学教授，多年以来一直从事计算机图形学与几何引擎的教学与科研工作。在几何建模与数字几何处理研究上取得了一系列的学术成果及贡献，已在国内外重要期刊和会议上发表研究论文40余篇，出版教材3部《程序设计思想方法与实践》、《Voronoi图及其应用》和《虚拟现实开发入门教程》。获得国内外授权专利12项，主持千万级以上横向课题1项，国家自然科学基金2项,国家重点研发任务2项和省部级项目4项。在十余年间针对几何引擎中的曲线曲面参数化，几何建模算法进行了系列化研究，提出了一系列稳定高效的算法。
个人主页
https://gr.xjtu.edu.cn/en/web/yangyijun/home
主持人简介
曹娟
厦门大学
曹娟，厦门大学数学科学学院教授、博士生导师，于2009年在浙江大学获应用数学博士学位，曾在美国纽约州立大学石溪分校、卡内基梅隆大学、香港大学、新加坡南洋理工大学联合培养或访问。主要从事计算机辅助几何设计与图形学领域研究，包括多元样条理论及应用、复杂几何建模、等几何分析、高质量网格生成等。已在ACM TOG、IEEE TVCG、CMAME、CAD、CAGD等期刊上发表学术论文五十余篇，获SPM2018最佳论文一等奖等多个奖项。主持国家自然科学基金3项目及多项省市级科研项目。
个人主页：
https://graphics.xmu.edu.cn/~juancao/
陈中贵
厦门大学
陈中贵，厦门大学信息学院教授、博士生导师，2009年在浙江大学获博士学位，2009-2010年在香港大学计算机系从事博士后研究，曾先后在奥地利维也纳科技大学、美国卡内基梅陇大学交流访问。主要从事计算机图形学、几何建模与处理等领域研究，已发表学术论文六十余篇，主持国家自然科学基金项目4项，国家重点研发计划专项子任务1项，福建省自然科学基金面上项目3项。担任厦门市计算机学会监事长，福建省计算机学会理事会委员，中国计算机学会高级会员，IEEE高级会员，期刊The Visual Computer 编委及多个国际学术会议程序委员会委员等，曾获GDC2022最佳论文奖、SPM2018最佳论文一等奖、2014年度福建省自然科学优秀学术论文三等奖、2020年厦门大学教学成果奖一等奖等。
个人主页：
https://graphics.xmu.edu.cn/~zgchen/
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