Jan, 2020

使用渲染比较实现从单一视角获取的一般三维室内布局

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TL;DR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。
3d layout reconstructionsingle-view methoddiscrete optimization problemanalysis-by-synthesis methodscannet dataset
发现论文，激发创造
  • LayoutNet：从单个 RGB 图像重建三维房间布局

    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。

    Mar, 2018

  • 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

  • 超越曼哈顿世界假设的三维房间布局估计

    本文提出了基于最新的三维室内布局估计模型的训练和后处理方法，实验结果显示我们的方法在预测可见室内布局方面比现有方法大幅优越，并在 2020 年全面场景结构与 3D 视觉研讨会获得了第三名。

    Sep, 2020

  • 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

  • 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

  • 从 2D 注释中估算一般的三维房间结构

    通过 2D 分割遮罩提出一种新颖的方法，能够直接推导出 3D 结构元素的平面方程和空间范围，并将相邻元素在适当的接触边缘处连接，最终在 RealEstate10k 数据集上公开释放 2266 个高质量的 3D 房间布局标注。

    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • 超越想象：生成无限制的三维房间布局

    我们提出了一个不依赖于典型框近似或曼哈顿世界假设的房间布局估计方法，将几何推断问题重新定义为实例检测任务，通过使用 R-CNN 直接回归 3D 平面来解决该问题，然后使用一种概率聚类的变体来结合每个视频序列中的每帧回归的 3D 平面及其相应的相机姿态，并得到一个单个的全局 3D 房间布局估计结果；最后，我们展示了在不假设垂直对准的情况下处理任何对齐的墙壁的结果。

    May, 2019