Jun, 2023

从 2D 注释中估算一般的三维房间结构

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TL;DR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。
3d scene understandingroom layouts2d segmentation masksspatial extentrealestate10k dataset
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 智能假设生成用于高效和鲁棒的房间布局估计

    该研究提出了一种新方法，通过单个单目 RGB 图像高效估计房间的空间布局，基于语义分割构建了一个鲁棒的、准确的和高效的假设和测试方案，用于估计房间的角落和布局。

    Oct, 2019

  • 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

  • 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

  • 一个强健的 3D-2D 交互工具用于场景分割和标记

    本文介绍一种通过 2D 和 3D 信息交互的方式，构建一个鲁棒性强且方便使用的注释工具，以有效及方便地对大量 3D 场景数据进行分割和注释，并提供一份使用该工具注释的数据集。

    Oct, 2016

  • Structured3D: 用于结构化三维建模的大型真实照片数据集

    本文介绍了一种新的人工合成数据集 Structured3D，为各种结构化三维建模任务提供大规模照片级真实感图像和丰富的三维结构注释，此外并利用该数据集与真实图像来训练深度神经网络，显著提高了房间布局估计性能。

    Aug, 2019

  • 通过三维到二维标签转移实现街景的语义实例注释

    该研究论文提出了一种将语义实例标签从二维提升到三维的方法，通过从解析来自立体或激光数据的重建场景的 2D 标签信息，转化到图像域，可更高效地完成像素级别的语义注释与更准确，基于时间的标签。

    Nov, 2015