Raster2Seq: 도면 이미지를 시퀀스-투-시퀀스로 재구성 — 복잡한 실내 공간에서 SOTA

Raster2Seq는 래스터화된 평면도 이미지를 구조화된 벡터 그래픽스로 재구성하는 작업을 시퀀스-투-시퀀스 태스크로 프레임합니다. 방, 창문, 문 등 요소를 레이블된 다각형 시퀀스로 표현하고, 학습 가능한 앵커의 안내를 받는 자기회귀 디코더가 이미지 특징과 이전 코너에 기반해 다음 코너를 예측합니다. Structure3D, CubiCasa5K, Raster2Graph 등 표준 벤치마크에서 SOTA를 달성했으며, 다양한 방 구조와 복잡한 기하 변형을 포함하는 WAFFLE 데이터셋에서도 강력한 일반화를 보여줍니다. 다만, 자기회귀 특성상 추론 속도가 다소 느릴 수 있다는 점이 한계입니다.

• #floorplan
• #sequence-to-sequence
• #vector-graphics
• #autoregressive
• #cornell