Text-Aided Multi-Modal Panoptic Symbol Spotting for CAD Floor Plan Drawings

📄 arXiv: 2607.12678v1 📥 PDF

作者: Yan Gong, Bohao Li, Bowen Du, Junchen Ye

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-07-14

💡 一句话要点

提出TextCAD以解决CAD平面图符号识别中的文本注释利用不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 符号识别 文本注释 CAD图纸 深度学习 建筑设计 语义对齐

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于图形原件，未能充分利用文本注释的复杂语法和层次语义，导致语义损失和识别性能不佳。
  2. 本文提出TextCAD框架，通过类型-属性相关编码器（TACE）联合建模图形原件和文本注释，提升符号识别效果。
  3. 实验结果表明，TextCAD在真实建筑设计数据集上显著提高了符号识别性能，达到了最先进的水平。

📝 摘要（中文）

计算机辅助设计（CAD）平面图纸包含图形原件和文本注释，为智能设计理解提供了互补的几何和语义线索。在CAD分析任务中，全面符号识别变得越来越重要。然而，现有方法主要集中于图形原件，未能充分利用文本注释的语义价值。即使是少数关注文本的研究，也往往对注释的复杂语法和层次语义建模不够，导致语义损失和识别性能不佳。为了解决这些问题，本文提出了TextCAD，一个多模态框架，联合建模图形原件和文本注释。通过设计类型-属性相关编码器（TACE），明确编码注释中的组合语义，并引入多层语义过滤的语义层次对齐框架，TextCAD显著提升了符号识别性能，达到了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决CAD平面图纸中符号识别过程中对文本注释利用不足的问题。现有方法往往忽视文本的复杂语法和层次语义，导致识别性能不佳。

核心思路：本文提出的TextCAD框架通过联合建模图形原件和文本注释，利用类型-属性相关编码器（TACE）明确编码注释的组合语义，从而提升符号识别的准确性。

技术框架：TextCAD的整体架构包括两个主要模块：类型-属性相关编码器（TACE）用于编码注释的语义，语义层次对齐框架结合多层语义过滤（MSF）和原件下采样，适应性地对齐注释语义与图形原件。

关键创新：最重要的技术创新在于TACE的设计，它能够有效捕捉注释中的组合语义，并通过语义层次对齐框架实现跨模态的语义注入与融合，这与现有方法的单一模态处理方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，TACE的参数设置经过精细调优，损失函数采用了多层次的语义匹配策略，以确保不同层次的语义信息能够有效融合，提升整体识别性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TextCAD在真实建筑设计数据集上显著提高了符号识别性能，相较于基线方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），并在多个评估指标上达到了最先进的水平。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括建筑设计、城市规划和智能家居等领域，能够帮助设计师更高效地理解和处理CAD图纸。通过提升符号识别的准确性，TextCAD有助于推动工业数字化和深度学习自动化的进程，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Computer-Aided Design (CAD) floor plan drawings contain both graphical primitives and textual annotations, which provide complementary geometric and semantic cues for intelligent design understanding. Among CAD analysis tasks, panoptic symbol spotting has become increasingly important with the growing demand for industrial digitalization and deep learning-based automation. However, most existing methods remain primarily primitive-centric and underexploit textual annotations, despite their critical semantic value. Even the few text-aware approaches often treat annotations only superficially, without properly modeling complex syntax and hierarchical semantics of CAD annotations, which leads to semantic loss and suboptimal spotting performance. To address these limitations, we propose TextCAD, a multimodal framework that jointly models graphical primitives and textual annotations for panoptic symbol spotting. Specifically, we design a Type-Attribute Correlation Encoder (TACE) to explicitly encode the compositional semantics within annotations by jointly modeling their types and attributes. We further introduce a Semantic Hierarchy Alignment framework with Multi-level Semantic Filtering (MSF) and primitive downsampling, which adaptively aligns annotation semantics with graphical primitives at different semantic levels and enables accurate cross-modal semantic injection and fusion. Experiments on real-world building-design datasets show that TextCAD effectively improves symbol spotting performance and achieves state-of-the-art results.