基于相似度距离的平面图探索框架
摘要：计算各种平面图之间的相似度的计算方法可以帮助建筑师在大数据集中探索平面图，以避免设计重复，并搜索满足他们需求的现有平面图。最近，LayoutGMN在计算平面图相似度分数方面表现出最先进的性能。然而，LayoutGMN的高计算成本使其不适用于上述应用。在本文中，我们通过将平面图投影到一个通用的低维(例如三维)数据空间中，显著减少了查询LayoutGMN计算结果所需的时间。该投影是通过优化平面图的坐标，使其在欧氏距离上模拟原始由LayoutGMN计算的相似度分数。定量和定性评估结果显示，我们的结果与原始LayoutGMN相似度分数的分布相匹配。用户研究显示，我们的相似度结果在很大程度上符合人类的期望。
作者：Chia-Ying Shih, Chi-Han Peng
论文ID：2211.07331
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2022-11-15