CVPRMar, 2018

LayoutNet：从单个 RGB 图像重建三维房间布局

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TL;DR该研究提出了一种算法，可以从单张全景图像中预测房间布局，不仅适用于全景图像和透视图像，也适用于长方体布局和更一般的布局形式，方法采用基于消失点的图像对齐，预测多个布局元素，并将结果拟合为受限制的曼哈顿布局，速度和准确率都达到了现有全景图像相关算法的较好水平，并可以处理长方体形状和更一般的曼哈顿布局。
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发现论文，激发创造
  • 从单个 RGB 图像学习重建非长方体房间布局的 3D 模型

    该论文提出一种基于单张图片的室内布局重建方法，使用卷积神经网络和几何推理技术检测平面和垂直线条之间的关系，以及优化 3D 平面参数来实现几何一致的室内布局重建，并在现有公开数据集上进行了实验验证。

    Apr, 2021

  • 利用单个 360 度图像对曼哈顿房间布局进行重建：现有技术方法的比较研究

    该论文总结和描述了从 360 全景图中预测布局的常见框架、变体和设计决策所产生的影响，同时提出了 Matterport3D 数据集的扩展注释和两个基于深度的评估指标。

    Oct, 2019

  • 使用渲染比较实现从单一视角获取的一般三维室内布局

    本文提出一种解决单视角条件下房间（墙壁，地板，天花板）的三维布局重建问题的新方法，使用离群点检测和优化方法，在处理布局中的遮挡时提高了重建的准确性，同时创建了扫描网数据集以便对方法进行数量化评价。

    Jan, 2020

  • OmniLayout: 室内球形全景图的房间布局重建

    本文提出了使用球形卷积，设计了一个名为 OmniLayout 的网络，该网络直接在球面表面上进行卷积，并使用新的评估指标证明了该网络可以有效地解决全景图像中局部扭曲的问题，最终在两个基准数据集上的表现也优于其他同类网络。

    Apr, 2021

  • 利用几何和深度学习从全景图像创建布局

    该论文提出了一种从单个全景图像中恢复室内场景的三维布局恢复新方法，该方法结合几何推理和深度学习技术，从而提取结构角并生成房间的布局模型，并在 SUN360 和 Stanford 公共数据集上进行实验。

    Jun, 2018

  • DuLa-Net: 一种从单个 RGB 全景图估计房间布局的双投影网络

    本篇研究论文介绍了一个名为 DuLa-Net 的深度学习框架，可从单个 RGB 全景图中预测曼哈顿世界 3D 房间布局，该方法利用全景视图和俯视图的两个投影来提高预测精度，以及一个新颖的特征融合结构用于连接这两个分支，并进行联合训练来预测 2D 楼层平面图和布局高度，实验结果表明，在预测精度和性能方面，尤其是具有非长方体布局的房间，我们的方法优于最新的最先进技术。同时我们引入了 Realtor360 数据集，其中包含了曼哈顿世界房间布局的全景图像。

    Nov, 2018

  • 基于深度曼哈顿霍夫变换的全景图立方体贴图室内三维布局估计

    通过学习可学习的 Hough Transform block 来实现将图像特征从 cubemap tile 转换为曼哈顿世界的 Hough 空间，并直接将特征映射到几何输出，从而预测 3D 空间中的墙壁。

    Jul, 2022

  • RoomNet: 端到端的房间布局估计

    该论文的研究重点为从单目 RGB 图像中估算房间布局，采用端到端可训练的编码 - 解码网络 RoomNet 直接估算有序的房间布局关键点，实现了与最新工作相比 200-600 倍的加速和最新的性能。

    Mar, 2017

  • 从单张全景图像中还原室内布局

    本文提出了一种从单个全景图像中估计房间几何和物体三维姿态的方法，该方法组合了曲面法向估计、二维物体检测和三维物体姿态估计等多种技术，并以贝叶斯推断的方式实现了估计。作者在合成的 3D 房间数据集和 SUN360 数据集的手工标注子集上进行了定量实验。

    Sep, 2016

  • HorizonNet：通过 1D 表示和全景拉伸数据增强学习室内布局

    本文提出了 HorizonNet 网络作为一种新方法来从单个全景图像中估计三维房间布局，其表示房间布局为三个一维向量，并提出了恢复三维房间布局的后期处理过程和全景拉伸数据增强的方法。在有限的数据情况下，对当前数据集中的 65 个常规布局进行微调，其在常规布局上具有良好的性能表现。

    Jan, 2019