Oct, 2018

合作式整体场景理解：统一 3D 物体、布局和相机位姿估计

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TL;DR本文提出了一种端到端模型，可以仅依靠单个 RGB 图像实时同时解决 3D 室内场景理解中的物体边界框、房间布局和相机姿势问题，并通过对目标进行参数化和协同训练等手段，显著提升了 3D 物体检测、3D 布局估计、3D 相机姿势估计和整体场景理解的精度。
发现论文，激发创造
  • Holistic++ 场景理解：单视角三维全局场景解析和人体姿势估计，带人物 - 物品交互和物理常识

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    Sep, 2019

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    提出了一种端到端的解决方案，通过从单个图像中重建室内场景布局，物体包围盒和网格来解决室内场景的语义重建问题，实验证明该方法在室内布局估计，三维物体检测和网格重建方面的表现优于现有方法。

    Feb, 2020

  • 使用隐式表示从单张图像中全面理解三维场景

    本文提出了一种基于单幅图像的全面三维场景理解的新管道，该管道可以预测物体形状、物体姿态和场景布局，利用最新的深度隐式表示方法解决了物体形状和布局的不精确估计的问题，通过物理违规损失函数避免了物体之间的错误场景。实验结果表明，该方法在物体形状、场景布局估计和三维物体检测方面优于现有最先进技术。

    Mar, 2021

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    本文提出了一种使用随机语法模型联合解析单个 RGB 图像并重建由一组 CAD 模型组成的整体 3D 配置的计算框架，并引入了一个全局场景语法（HSG）表示 3D 场景结构，进而以分析 - 合成方式解决该联合分析和重建问题。

    Aug, 2018

  • 从单幅图像中综合估计三维人体和场景网格

    本文提出了一种端到端可训练模型，以单个 RGB 图像感知 3D 场景，估计相机姿态和室内布局，并重建人体和物体网格。通过对所有估计方面施加全面而复杂的损失，我们证明了我们的模型优于现有的人体网格方法和室内场景重建方法。据我们所知，这是第一个在网格级别输出对象和人体预测，并对场景和人体姿态进行联合优化的模型。

    Dec, 2020

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    通过使用隐式的场景元素特征表征来区分合理和不合理的人体和物体对齐，在机器人感知中提出了一个以图形为基础的整体三维人体场景重建的方法，该学习方法实现了与现有基于优化的方法相当的三维重建质量，且不需要推理时间优化，适用于机器人导航等潜在应用中。

    Jul, 2023

  • 每个像素都很重要：利用整体三维运动理解进行无监督几何学习

    本文通过在未标记视频上观看，利用深度卷积神经网络来学习单张图像的三维几何估计，通过将像素水平的三维物体运动加入到学习框架中，提供了整体的三维场景流理解并有助于单张图像的几何估计。

    Jun, 2018

  • 自主智能体的 2.5/3D 室内场景理解：一份综述

    本文系统地总结介绍了低成本稳定的 2.5/3D 视觉感知器件在计算机视觉领域中如何应用于室内环境中的视觉场景理解，包括数据表示，核心技术，场景理解任务，性能评价以及面临的挑战。

    Mar, 2018

  • HUGS: 通过高斯分布点绘制进行城市环境全面三维场景理解

    基于 RGB 图像的城市场景的整体理解是一个具有挑战性但重要的问题，本文提出了一种利用三维高斯点云分布的新型管道，通过联合优化几何、外观、语义和动作，实现对城市场景的整体理解，并在实验证明了我们方法的有效性。

    Mar, 2024

  • DeepPanoContext: 全景三维场景理解，基于整体场景上下文图和基于关系的优化

    本研究提出了一种基于全景图像的新颖的三维场景理解方法，通过设计基于图神经网络的上下文模型来预测物体之间的关系和房间布局，以及可微分的基于关系的优化模块来优化物体排列，实现对全景三维场景的理解， 并制备了具有多样化房间布局和家具摆放的真实感合成数据集，在几何精度和目标布置方面优于现有方法。

    Aug, 2021