Shape：産業用CAD解析のための自己教師あり3Dジオメトリ基盤モデル
arXiv cs.CV / 2026/4/28
📰 ニュースDeveloper Stack & InfrastructureSignals & Early TrendsModels & Research
要点
- Shapeは、産業用CADのサーフェスメッシュを密なパー・トークン埋め込みへ変換する自己教師ありの3Dジオメトリ基盤モデルで、より頑健で説明可能な解析を目指します。
- モデルは、構造化された3D潜在グリッド、クロスアテンションを備えた多スケールのジオメトリ対応トークナイザ（MAGNO）、およびグループドクエリ注意とRMSNormを用いるトランスフォーマで構成されています。
- 学習済みの再構成事前分布により領域ごとの寄与（アトリビューション）を可能にし、予測の説明可能性を支えます。
- 61,052枚のCADメッシュで、マスクトークン再構成と多解像度のコントラスト整合を組み合わせて事前学習し、10.9Mパラメータのバックボーンは保持データでR² = 0.729、top-1再取得98.1%を達成します。
- アブレーションでは、次元ごとの正規化が性能の安定性に不可欠であることが示され、コード、埋め込み、インタラクティブデモがGitHubで公開されています。
